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FacePaper：SeNet论文详解.我是Momenta的高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。.借助我们提出的SENet，我们团队（WMW）以极大的优势获得了最后一届ImageNet2017竞赛ImageClassification任务的冠军，并被邀请…
SENet的思想是对于不同通道的featuremap,我们认为他的重要性是不同的,SENet通过添加一个Squeeze-and-Excitation(SE)模块,学习不同featuremap的权重,例如我们输入featuremap为C个通道,那么通过SE模块学习到一个长度为C的权重向量w,向量的第i个值,代表第i个通道的featuremap的权重,将权重向量w与输入featuremap相乘
4SENet计算量比较看完结构，再来看添加了SEblock后，模型的参数到底增加了多少。其实从前面的介绍可以看出增加的参数主要来自两个全连接层，两个全连接层的维度都是C/r×C，那么这两个全连接层的参数量就是2×C^2/r。
《Squeeze-and-ExcitationNetworks》这篇文章在17年就发布在axiv上了，最近一次修改是2019年五月，最近看用的人还是蛮多的，可能是因为效果好而且使用简单吧。该网络其实可以理解为一个网络中的插件，可以和各种网络配合，如最基础的卷积...
SENet这篇文章是CNNbased，目前在推荐领域应用也很广泛，正好前几天看了MaskNet的论文，回头看这篇论文时候，发现SEblock的作用和Maskblock作用相似，顺便记录一下～SENet论文中给出的结构如下，由于论文是在CNN模型中提出的SE...
本次我们分享的主题是ImageNet冠军模型SENet。论文链接：[1709.01507]Squeeze-and-ExcitationNetwo…写文章登录ImageNet冠军模型SE-Net详解Momenta已认证的官方帐号182人赞同了该文章编者按：MomentaPaperReading致力于打…
本文提出了一种非线性的方法融合来自不同核的特征进而实现感受野不同尺寸的调整。.引入了"SelectiveKernel"卷积，其包含了三个操作：Split,Fuse,Select,Split操作产生多个不同核尺寸的通道与神经元的不同感受野尺寸相关。.Fuse操作组合融合来…
Momenta详解ImageNet2017夺冠架构SENet转自机器之心专栏作者：胡杰本届CVPR2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司Momenta联合机器之心推出CVPR2017精彩论文解读专栏。
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