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TEA: Temporal Excitation and Aggregation for Action Recognition 论文阅读
TEA: Temporal Excitation and Aggregation for Action Recognition 论文阅读 Abstract1. Introduction2. Related Works3. Our Method3.1. Motion Excitation (ME) Module3.1.1 Discussion with SENet 3.2. MultipleT
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SE注意力模块学习笔记《Squeeze-and-Excitation Networks》
Squeeze-and-Excitation Networks 摘要引言什么是全局平均池化? 相关工作Deep architectures Squeeze-and-Excitation Blocks3.1. Squeeze: Global Information Embedding3.2. Excitation: Adaptive Recalibration3.3. Exemplars: S
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Assisted Excitation of Activations: A Learning Technique to Improve Object Detect
CVPR2019 很简单的一篇文章,不是在网络结构设计或者loss上做改进, 而是提出一种简单的学习策略。它基于curriculum learning 的思想:如果我们先学习简单的任务, 再学习复杂的任务, 我们会取得更好的效果。 以YOLO为例: 在YOLO的网络中加入这样的辅助激发层(AE)。 它根据ground truth的位置, 在原有特征图上激发对应位置(实质也是attenti
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RSEN-25FPS实时图像去雨算法 | Residual Squeeze-and-Excitation Network for Fast Image Deraining
首先,从论文创新方面来说,可以说是毫无创新。但是,其25FPS的速度对于图像去雨来说还是一个很好很实用的模型,而且性能还能够SOTA! 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.00757.pdf Abstract: 图像去雨是一项重要的图像处理任务,因为雨水条纹不仅会严重降低图像的视觉质量,而且还会严重影响高级视觉任务的性能。传统方法通过不同的递归神经网络逐步消
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CF 1425 - E. Excitation of Atoms
题目链接 题意: 给 n n n 个原子。每个原子有两种状态,静态和激发态。每个原子 i i i 从静态转换到激发态需要消耗 d [ i ] d[i] d[i] 的能量,而在激发态会贡献的 a [ i ] a[i] a[i] 的能量。初始的时候,序号从 1 − n 1-n 1−n 的原子是按照编号顺序连接在一起的,也就是原子 i i i 连接到原子 i + 1 i + 1 i
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【注意力】ESE:Effective Squeeze-and-Excitation Block
原文:https://arxiv.org/pdf/1911.06667.pdf ESE(Effective Squeeze and Extraction) layer是模型中的一个block,基于SE(Squeeze and Extraction)而来。与SE的区别在于,ESE block只有一个fc层,《CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instanc
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SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)算法笔记
-SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)算法笔记 –通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度,然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征 Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momen
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SENet (Squeeze-and-Excitation Networks)
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