【CV中的Attention機制】最簡單最易實現的SE模塊
Squeeze-and-Excitation Networks SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的簡稱，拿到了ImageNet2017分類比賽冠軍，其效果得到了認可，其提出的SE模塊思想簡單，易於實現，並且很容易可以加載到現有的網絡模型框架中。SENet ...
原文：【CV中的Attention機制】Selective Kernel Networks(SE進化版)
. SKNet SKNet是SENet的加強版，結合了SE opetator, Merge and Run Mappings以及attention on inception block的產物。其最終提出的也是與SE類似的一個模塊，名為SK, 可以自適應調節自身的感受野。據作者說，該模塊在超分辨率任務上有很大提升，並且論文中的實驗也證實了在分類任務上有很好的表現。 這篇博客重畫了SK模塊示意圖，詳 ...
2020-01-02 20:00 0 1134 推薦指數：
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