SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)是2017年提出的一种经典的通道注意力机制,这种注意力可以让网络更加专注于一些重要的featuremap,它通过对特征通道间的相关性进行建模,把重要的特征图进行强化来提升模型的性能。论文链接 代码实现 模型 SENet的模型结果如图所示: 网络的输入 X X X是个多通道的图片,其维度为 [ H ′ , W ′ , C ′ ] [H',W^′,C^′] [H′,W′,C′] ,经过一系列卷积等维度变化操作...
2024-04-27 17:16:03
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