SENet
Squeeze-and-Excitation Networks：SENet，早期cv中粗糙的注意力
Squeeze-and-Excitation Networks * Authors: [[Jie Hu]], [[Li Shen]], [[Samuel Albanie]], [[Gang Sun]], [[Enhua Wu]] Local library 初读印象 comment:: (SENet ......
Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）
结构和代码如下（参考：b站视频：YOLOv5 v6.1添加SE,CA,CBAM,ECA注意力机制教学，即插即用）： Global pooling：每个channel上面的所有点做平均，这样每个channel都输出一个数。所以左图中，HxWxC变成了1x1xC。（参考：关于global average ......
[重读经典论文]SENet——ILSVRC收官之作
1. 前言 SENet由Momenta公司，在论文《Squeeze-and-Excitation Networks》提出，核心是SE block，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进行强化来提升准确率。 作者采用SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017（最后一 ......