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Squeeze-and-ExcitationNetworks原文链接：Squeeze-and-ExcitationNetworksgithub：hujie-frank/SENet1Introduction最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷…
SENet-154是通过将SE块合并到64×4dResNeXt-152的改进版本中来构建的，该版本通过采用ResNet-152的块堆叠策略扩展了原来的ResNeXt-101[19]。与该模型的设计和训练（除了使用SE块外）的进一步差异如下：（a）每个瓶颈构建块的前1×1卷积通道的数量减半，以在性能降低最小的情况下减少模型的计算成本。
原文：躬行：[DL-架构-ResNet系]007SENet感谢论文：Squeeze-and-ExcitationNetworks摘要卷积神经网络顾名思义就是依赖卷积操作，使用局部感受区域（localreceptivefield）的思想融合空间信息和通道…
写在前面.读了attentionunet之后想读一下attention的经典文章，senet是做channelattention的最早的文章。.引用率也很高。.文章主要的工作是引入了seblock，进行了通道间的注意力。.文章中做了大量的消融实验，来证明网络的有效性。.
SENet是ImageNet2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，和ResNet的出现类似，都在很大程度上减小了之前模型的错误率（具体见附录），并且复杂度低，新增参数和计算量小。下面就来具体介绍一些SENet的神奇之处。SENet的全称是Squeeze-and-ExcitationNetworks，中文可以翻译为压缩和激…
【CV论文笔记】Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet模块理解）本文主要用于介绍最后一届ImageNet冠军模型SENet网络。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
Squeeze-and-ExcitationNetworks(SENet)Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进行强化来提升准确率。这个结构是2017ILSVR竞赛的冠军，top5的错误率达到了2.251%，比2016年的第一名还要
作者：AmusiDate：2020-07-29来源：CVer微信公众号链接：CVPR引用量最高的10篇论文！何恺明ResNet登顶，YOLO占据两席！前言前不久，谷歌发布了2020年的学术指标（ScholarMetrics）榜单，CVPR位列AI领域排名…
论文思路和方法.最近的一些卷积神经网络都证实了在网络当中加入shortconnection能够让网络更深、更准确、更高效，.另一方面，最近的一些resnet的变种往往可以用更浅层的模型达到和深层的模型差不多的性能，这些充分说明了现有的卷积神经网络学习得到的...
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SENet-154是通过将SE块合并到64×4dResNeXt-152的改进版本中来构建的，该版本通过采用ResNet-152的块堆叠策略扩展了原来的ResNeXt-101[19]。与该模型的设计和训练（除了使用SE块外）的进一步差异如下：（a）每个瓶颈构建块的前1×1卷积通道的数量减半，以在性能降低最小的情况下减少模型的计算成本。
原文：躬行：[DL-架构-ResNet系]007SENet感谢论文：Squeeze-and-ExcitationNetworks摘要卷积神经网络顾名思义就是依赖卷积操作，使用局部感受区域（localreceptivefield）的思想融合空间信息和通道…
写在前面.读了attentionunet之后想读一下attention的经典文章，senet是做channelattention的最早的文章。.引用率也很高。.文章主要的工作是引入了seblock，进行了通道间的注意力。.文章中做了大量的消融实验，来证明网络的有效性。.
SENet是ImageNet2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，和ResNet的出现类似，都在很大程度上减小了之前模型的错误率（具体见附录），并且复杂度低，新增参数和计算量小。下面就来具体介绍一些SENet的神奇之处。SENet的全称是Squeeze-and-ExcitationNetworks，中文可以翻译为压缩和激…
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作者：AmusiDate：2020-07-29来源：CVer微信公众号链接：CVPR引用量最高的10篇论文！何恺明ResNet登顶，YOLO占据两席！前言前不久，谷歌发布了2020年的学术指标（ScholarMetrics）榜单，CVPR位列AI领域排名…
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