2022年11月26日 · SE注意力机制（Squeeze-and-Excitation Networks） 在通道维度增加注意力机制 ，关键操作是squeeze和excitation。 通过自动学习的方式， 使用另外一个新的神经网络 ， …

2024年6月27日 · SE模块通过简单而有效的通道注意力机制，为CNN赋予了动态特征选择能力。多维注意力融合：结合空间、通道、时间维度。自适应压缩比：动态调整 rr 提升效率。跨模态 …

2021年2月26日 · 在本工作中，将重点放在 信道关系上，并提出了一种新的体系结构单元，我们将其命名为“Squeeze-and-Excitation” (SE) block，通过显式建模**信道之间的相互依赖关系，自 …

本文从通道角度出发，引入了一种新的结构单元，“Squeeze-and-Excitation” (SE) block，其目标是通道明确的建模其卷积特征（channel）的通道之间的相互依靠关系来提高网络产生的表征质 …

按照论文的意思，很多经典的CNN都可以加入SE进行改造，比如Inception，DenseNet，DPN，Res2Net，et al. 如下图，论文中给出，在Inception网络中，SE …

se注意力机制是通道注意力模式下的一种确定权重的方法，它通过在不同通道间分配权重达到主次优先的目的。 如下图所示，为SE注意力机制的结构图。

2019年9月11日 · 本文提出一种新的网络单元——“Squeeze-and-Excitation (SE)” block，希望通过对各通道的依赖性进行建模以提高网络的表示能力，并且可以对特征进行逐通道调整，这样网 …

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2022年6月6日 · 在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出了一种新的结构单元，我们称之为“挤压-激励”(se)块，它通过明确建模通道之间的相互依赖性，自适应地重新校准通道特征 …

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