SENet(ILSVRC2017-最后一个冠军)

2024-05-09 06:04:38

1、论文信息

Squeeze-and-Excitation Networks
JieHu&LiShen等
Momenta & University of Oxford （VGG组）
CVPR2018

2、论文背景

【1】CVPR 2018引用第一的论文

【2】ILSVRC 2017分类冠军 cifar-10/100, Places365, COCO, ImageNet-l K数据集均超越主流模型

【3】较早的将注意力机制引入卷积神经网络, 并且该机制是一种即插即用的模块，可嵌入任意主流的卷积神经网络中，为卷积神经网络模型设计提供新思一即插即用模块设计

注意力：指人的心理活动指向和集中于某种事物的能力

注意力机制来源于人类大脑，并被引入NLP技术中，然后才被运用到CV领域从数学角度看，注意力机制即提供一种权重模式进行运算。

例如，通过设置权重考察学生的综合能力，语文：数学：英语=0.3:0.4:0.3 A考试成绩分别为，语文120分，数学100分，英语120分
B考试成绩分别为，语文100分，数学120分，英语120分
A综合得分：1200.3 + 1000.4 + 1200.3 二 112
B综合得分：1000.3 + 1200.4 + 1200.3 二 114
B比A更优秀。

神经网络中，注意力机制即利用一些网络层计算得到特征图对应的权重值，对特征图进行“注意力机制”

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