SENet 与self attention的attention机制的区别是什么? - 知乎
SENet 与self attention的attention机制的区别是什么? 大佬们，为何senet在excitation阶段经过全连接层和sigmoid就可以得到注意力权重呢，不是很能理解它的理论逻辑。 自注意力通过计算两点的相… 显示 …
知乎 - 有问题，就会有答案
ResNetやSENetなどのネットワークがどのように考案されたかについて、設計思想や背景を詳しく解説します。
如何评价Momenta ImageNet 2017夺冠架构SENet? - 知乎
Aug 5, 2017 · 我是Momenta高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。借助我们提出 SENet，我们团队（WMW）以极大的优势获得了最后一届ImageNet 2017竞赛 Image Classification …
网络模型中的注意力机制有哪些？像SENet,SKNet 总感觉效果提升不 …
（2） 最后一届ImageNet冠军模型：SENet SENet通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度，并且利用得到的重要程度来提升特征并抑制对当前任务不重要的特征。 SENet通过Squeeze模块 …
SENet 与self attention的attention机制的区别是什么? - 知乎
SENet 与self attention的attention机制的区别是什么? 大佬们，为何senet在excitation阶段经过全连接层和sigmoid就可以得到注意力权重呢，不是很能理解它的理论逻辑。 自注意力通过计算两点的相… 显示 …
注意力机制在CV领域的应用
Nov 17, 2020 · SEnet SEnet（Squeeze-and-Excitation Network）考虑了特征通道之间的关系，在特征通道上加入了注意力机制。 SEnet通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度，并且利用得到的 …
通道注意力（SENet）和1*1卷积的作用有区别吗？ - 知乎
（2）其次，SENet的注意力得分使用的是双层的fully-connected 网络，且使用ReLU和sigmoid作为激活函数，两层的网络和激活函数使得分计算能力更强；1*1卷积虽然也相当于在通道上进行了fully …
YOLOv11改进策略 - 知乎
一、本文介绍 本文记录的是利用 SENet V2 模块 模块优化 YOLOv11 的目标检测网络模型。 SENet V2 在 V1 的基础上引入 多分支密集层 ，同时包含了通道信息和全局信息，克服了传统卷积神经网络在 …
建模先锋 的想法: 独家原创 | 并行预测模型 | 基于TCN-SENet +BiGRU …
Apr 8, 2024 · 独家原创 | 并行预测模型 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型 环境：python 3.9 pytorch 1.8 及其以上都可以模型创新点还未发表，有毕业设计或者发小论文需求的同学 …
SeNet-resnet的输入用固定大小吗（训练）？ - 知乎
Aug 17, 2019 · SeNet-resnet的输入用固定大小吗（训练）？ 最近和别人争执一个问题，senet-resnet的输入一定需要resize到224吗？ 我认为由于GAP的存在，不是不需要的 显示全部 关注者 14 被浏览