Konvolutionella neurala nätverk är uppbyggda på convolution operation, som extraherar informativa funktioner genom att samla rumslig och kanalvis information tillsammans inom lokala mottagliga fält. För att öka ett näts representationskraft har flera nya metoder visat fördelarna med att förbättra den rumsliga kodningen. I detta arbete fokuserar vi på kanalförhållandet och föreslår en ny arkitektonisk enhet, som vi kallar "Squeezeand-excitation" (SE), som adaptivt omkalibrerar kanalmässigt funktionssvar genom att explicit modellera inbördes beroenden mellan kanaler. Vi visar att vi genom att stapla dessa block tillsammans kan konstruera SENet-arkitekturer som generaliserar extremt bra över utmanande datauppsättningar. Avgörande är att SE block producerar betydande prestandaförbättringar för befintliga toppmoderna djupa arkitekturer till minimal extra beräkningskostnad. SENets utgjorde grunden för vår ILSVRC 2017 klassificering ansökan som vann första plats och avsevärt minskade top-5 felet till 2.251%, uppnå en 25% relativ förbättring jämfört med det vinnande bidraget 2016. Kod och modeller finns på https: //github.com/hujie-frank/SENet.
För att öka representationskraften fokuserar SENet REF på kanaler och omkalibrerar kanalmässigt funktionssvar genom att explicit modellera kanalerna för ömsesidigt beroende.
Squeeze-and-Excitation Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}