一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SENet中，所谓的挤压和激励（Squeeze-and-Excitation）操作是作为一个单元添加到传

👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑       一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制但是相对于SENetV1来说V

ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）是近年来机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。 ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的是数据集，由斯坦福大学李飞飞教授主导，包含了超过1400万张全尺寸的有标记图片。ILSVRC比赛会每年从ImageNet数据集中抽出部分样本，以2012年

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SENet中，所谓的挤压和激励（Squeeze-and-Excitation）操作是作为一个单元添加到传

ResNet Residual Network（ResNet）获得了2015 ILSVRC的冠军。它的特点是大量使用了Identify mapping（一致变换），使得网络更容易学习。ResNet在网络的末端使用avg pool代替前两个全连接层。 1. 基本思想 从AlexNet到GoogleNet，VGGNet，可以看到越深的网络表达能力越好。但是，随着网络的加深，我们观察到模型的准确性