2021年1月26日 · GC block是NL block和SE block工作的集合优化。在其工作中，首先对NL block的工作进行了简化，然后提出全局上下文建模框架（SE block和NL block都可以视作其实例），最后将SE block中的bottleneck与SNL block结合，得出了GC block。

作者提出了一种新的全局上下文建模框架，global context block(简写GCNet)，即能够像SNL block一样建立有效的长距离依赖，又能够像SE block一样省计算量。 在简化版的non-local block中，transform模块有大量的参数。

2023年3月19日 · 此外，结合SE block，设计了一个新的Global Context (GC) block，既轻量又可以有效地建模全局上下文。GC Block结合了Non-local block和SE block的优点，基于GC Block设计的GCNet在多个任务上均超过了NLNet和SENet。 方法介绍. 作者舍去了式(1)中的 \(W_{z}\) 即图(3)(a)中的query分支，得到 ...

1）GC比SNL有优势，并且stage3-5（ ResNet50 中也就是13个block）都加入GC，提升最大，有2.2个点的提升，还是非常明显的。 2）从d的实验看到，在压缩的过程中加入LN和RELU，可以提升性能，做到压缩不掉点。

本文介绍了GCNet模型，探讨了Non-Local与简化Non-Local网络的区别，详细解析了Global Context (GC) block的设计原理，并提供了PyTorch实现代码。 此外，文章还展示了GCNet在Camvid数据集上的应用实例，包括模型搭建、训练流程及最终结果。

GCNet论文名称为：《GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond》，是由清华大学提出的一个注意力模型，与SE block、Non Local block类似，提出了GC block。为了克服NL block计算量过大的缺点，提出了一个Simplified NL block，由于其与SE block结构的相似性，于是在 ...

2024年7月19日 · 全局上下文块（Global Context Block, GC Block）是Global Context Network（GCNet）的核心组件，设计用来高效捕获特征图中的全局依赖关系。 它结合了非局部网络（NLNet）和挤压-激励网络（SENet）的优势，具体结构如下：

2019年4月25日 · Within the general framework, we design a better instantiation, called the global context (GC) block, which is lightweight and can effectively model the global context. The lightweight property allows us to apply it for multiple layers in a backbone network to construct a global context network (GCNet), which generally outperforms both ...

2024年3月31日 · 通过引入全局上下文模块（Global Context Block），该模型能够在保持较低计算开销的同时显著提升性能。 #### Global Context Block的工作原理 全局上下文块的核心在于其简化了传统非局部神经网络(NLNet)的设计思路，在保留有效特征提取能力的基础上大幅降低了运算复 …

在这个框架中，我们设计了一个更好的实例，叫做全局上下文模块(GC block)，它是轻量的并且能够高效地建模全局信息。 这种轻量的属性允许我们在一个backbone网络中多次应用GC block，构建一个 全局上下文网络 a global context network (GCNet) ，它能够在多种识别任务上 ...