Squeeze-and-Excitation Networks
Rattachement africain : cn, gb, mo. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The central building block of convolutional neural networks (CNNs) is the convolution operator, which enables networks to construct informative features by fusing both spatial and channel-wise information within local receptive fields at each layer. A broad range of prior research has investigated the spatial component of this relationship, seeking to strengthen the representational power of a CNN by enhancing the quality of spatial encodings throughout its feature hierarchy. In this work, we focus instead on the channel relationship and propose a novel architectural unit, which we term the "Squeeze-and-Excitation" (SE) block, that adaptively recalibrates channel-wise feature responses by explicitly modelling interdependencies between channels. We show that these blocks can be stacked together to form SENet architectures that generalise extremely effectively across different datasets. We further demonstrate that SE blocks bring significant improvements in performance for existing state-of-the-art CNNs at slight additional computational cost. Squeeze-and-Excitation Networks formed the foundation of our ILSVRC 2017 classification submission which won first place and reduced the top-5 error to 2.251 percent, surpassing the winning entry of 2016 by a relative improvement of ∼ 25 percent. Models and code are available at https://github.com/hujie-frank/SENet.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Squeeze-and-Excitation Networks
- Date Crossref
- 01/08/2020
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Institute of Software pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
University of Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Oxford Research Group pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
University of Oxford Visual Geometry Group pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Institute of Automation pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
University of Macau pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Momenta pays non établi dans la noticeInstitution
-
Faculty of Science and Technology & AI Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Chinese Academy of Sciences, Institute of Software et University of Chinese Academy of Sciences, avec 6 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.