SE-Net---在通道上分配attention的模塊（論文閱讀）
Squeeze excitation network 以下簡稱SE-Net SE是一個在卷積特徵圖通道上分配Attention的模塊，可嵌入到其他的的網絡結構中。 SE模塊圖示： 下面說明如何計算attention，即分配給各通道權重值的計算方式。 Ftr：常規卷積操作 Fsq：squeeze操作，使用H x W大小的卷積核進行average pooling（也叫global average po
相關文章
- 1. 論文閱讀——Attention UNet
- 2. 論文閱讀:Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)
- 3. CVPR2020論文閱讀——超強通道注意力模塊ECANet！
- 4. 【論文閱讀】Attention Is All You Need
- 5. 【論文閱讀】ResNeSt: Split-Attention Network
- 6. 論文閱讀——DA-Net:Dual Attention Network forScene Segmentation
- 7. residual attention 論文閱讀以及復現
- 8. 論文閱讀：《Recurrent Models of Visual Attention》
- 9. residual attention network 論文閱讀筆記
- 10. GRAPH ATTENTION NETWORKS--論文閱讀筆記
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • SQL 通配符 - SQL 教程
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
- • 委託模式
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀——Attention UNet
- 2. 論文閱讀:Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)
- 3. CVPR2020論文閱讀——超強通道注意力模塊ECANet！
- 4. 【論文閱讀】Attention Is All You Need
- 5. 【論文閱讀】ResNeSt: Split-Attention Network
- 6. 論文閱讀——DA-Net:Dual Attention Network forScene Segmentation
- 7. residual attention 論文閱讀以及復現
- 8. 論文閱讀：《Recurrent Models of Visual Attention》
- 9. residual attention network 論文閱讀筆記
- 10. GRAPH ATTENTION NETWORKS--論文閱讀筆記