SENet
核心是Se Module，也就是sequeeze 和excited 兩部分、 sequeeze 做全局平均值池化，一個大小是MNC的特徵圖，做完全局平均值池化之後，大小變爲了11C，然後通過全卷積做 將C壓縮至c/reduction（壓縮因子），然後進行激活，最後再通過全卷積將通道由C/reduction 擴張至C，然後再執行sigmoid，最後再將計算出來的11C 乘以 MNC，計算出每一層的權
相關文章
- 1. SENet
- 2. SENET
- 3. SEnet
- 4. SENet(CVPR2017)
- 5. SENET&CBAM
- 6. ResNet\ResNeXt\SENet
- 7. 【Attention in CV】SeNet
- 8. SEnet論文筆記
- 9. Senet學習記錄
- 10. SENet論文記錄
- 更多相關文章...
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. SENet
- 2. SENET
- 3. SEnet
- 4. SENet(CVPR2017)
- 5. SENET&CBAM
- 6. ResNet\ResNeXt\SENet
- 7. 【Attention in CV】SeNet
- 8. SEnet論文筆記
- 9. Senet學習記錄
- 10. SENet論文記錄