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 ， 获取到特征图的每个通道的重要程度，然后用这个重要程度去给每个特征赋予一个权重值，从而让神经 ...

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。跨模态扩展：应用于多模态任务（如图文检索）。

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，自适应地重新校准信道方向的重要性。 **如果说之前的Inception网络是在空间方向上增加注意力机制，那么，SENet则是在通道方向增加注意力机制。 Squeeze： Global Information Embedding。 选择了最简单的聚合技术——global average pooling，注意到这里也可以使用更复杂的策略。 …

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量。 如图1所示，输入 X\in W' \times H' \times C'，经过 F_ {tr} （卷积操作）输出 U\in W \times H\times C 。 F_ {tr} 为V V= [v_ {1},v_ {2},...,v_ {c}] 表示可学习的卷积核集合，其中 v_ {c} 表示第c个卷积核参数。 输出 U= [u_ {1},u_ {2},...,u_ {c}] 。 F_ {tr} 用公式1表示。

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 block应该加在Inception block之后，ResNet网络应该加在shortcut之前，bottleneck之后。 同理，ResNeXt也是加在shortcut之前。 我们只需要在合适的位置加入SE block就可以完成模型的改造，我这里在之前博客代码的基础上实现。 关于压缩参数 r 的选取，论文做了一些实验，发现 …

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，这样网络就可以学习通过全局信息来有选择性的加强包含有用信息的特征并抑制无用特征。 SE block的基本结构见图1。 第一步squeeze操作，将各通道的全局空间特征作为该通道的表示，形成一个通道描述符；第二步excitation操作，学习对各通道的依赖程度，并根据依赖程度的不同对特征图进行 …

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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响应。

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