Механизм внимания для расширения возможностей канала

первоначально опубликовано на amitnkhade.com

Введение

Сети сжатия и возбуждения (SE) представляют собой тип искусственной нейронной сети, которая помогает компьютерам лучше понимать и распознавать изображения. Они делают это, сосредотачиваясь на важных частях изображения и игнорируя второстепенные.

Модуль SE в сети состоит из двух основных частей: части сжатия и части возбуждения. Сжимающая часть упрощает изображение, делая его меньше, а возбуждающая часть изучает, какие части изображения являются наиболее важными.

Делая это, сеть может распознавать изображения с большей точностью и эффективностью. Эта технология использовалась во многих передовых моделях компьютерного зрения и помогла повысить производительность этих систем.

Компоненты сети SE

Сеть SE имеет два основных компонента: операции сжатия и возбуждения.

Операция сжатия выполняет глобальное усреднение по пространственным размерам входного тензора, что уменьшает пространственные размеры входного тензора до 1×1 при сохранении размера канала. Это означает, что среднее значение каждой карты объектов вычисляется и сжимается в одно скалярное значение.

Операция возбуждения предназначена для изучения взаимосвязей признаков по каналам путем вычисления набора весов по каналам с использованием полностью подключенной нейронной сети. Выходные данные операции сжатия затем проходят через ряд полностью связанных слоев для создания набора весов каналов, которые затем используются для выборочного усиления или подавления различных каналов.

Преимущества

Сети сжатия и возбуждения (SE) — это тип компьютерной программы, которая помогает компьютерам «видеть» изображения и распознавать их содержание. Они работают, сосредотачиваясь на наиболее важных характеристиках изображения и игнорируя менее важные, что может сделать их более точными при определении того, что находится на изображении.

Одним из больших преимуществ SE Networks является то, что они используют меньше компьютерных ресурсов, чем другие программы, что делает их более быстрыми и эффективными. Они также очень гибкие и могут использоваться для множества различных задач анализа изображений.

В целом, SE Networks — полезный инструмент, помогающий компьютерам распознавать и понимать изображения более точно и эффективно.

Недостатки сетей сжатия и возбуждения:

  • Сети SE могут быть сложны в настройке и обучении из-за дополнительной сложности модуля SE.
  • Они требуют большей вычислительной мощности, что может замедлить процесс и затруднить анализ больших наборов данных.
  • Иногда они могут превосходить данные, на которых обучаются, что приводит к снижению точности при идентификации новых изображений.
  • Их может быть трудно понять, так как не всегда ясно, как они принимают решения или на каких частях изображения они фокусируются.

Сети сжатия и возбуждения (SE) — это модель глубокого обучения, основанная на том, как человеческий мозг обрабатывает информацию. Модуль SE в этих сетях основан на идее, что разные части изображения могут быть более или менее важными для принятия решения, подобно тому, как разные части мозга специализируются на разных типах информации.

Сети SE чаще всего используются для задач распознавания изображений, таких как идентификация объектов на фотографии. Однако их можно использовать и для других задач, таких как анализ текста или обнаружение медицинских аномалий. На самом деле, SE Networks оказались особенно полезными для небольших задач распознавания изображений, где они могут помочь сети сосредоточиться на наиболее важных характеристиках изображения и игнорировать несущественные детали. Это может привести к более высокой точности и более быстрому времени обработки.

В целом, SE Networks — это мощный инструмент в области глубокого обучения, и они могут повысить производительность широкого круга задач машинного обучения.

Дескриптор канала

Блок SE состоит из двух основных частей: операции сжатия и операции возбуждения. Операция сжатия сжимает входную карту объектов по пространственным измерениям, чтобы создать дескриптор канала, который содержит информацию о важности каждого канала. Операция возбуждения использует этот дескриптор канала для настройки вклада каждого канала в карту признаков в зависимости от его важности. Это помогает сети сосредоточиться на наиболее важных функциях, что приводит к повышению производительности.

Редакция

Дескриптор канала в блоке сжатия-и-возбуждения (SE) находится в операции «сжатия», которая выполняет глобальное среднее объединение (GAP) по пространственным измерениям карты объектов, в результате чего получается дескриптор канала или вектор. Этот дескриптор канала содержит информацию о важности каждого канала на карте объектов, а затем используется в операции «возбуждение» для изменения веса каналов в зависимости от их важности. В частности, операция возбуждения применяет ряд полносвязных (FC) слоев к дескриптору канала, создавая набор коэффициентов масштабирования, которые применяются к каждому каналу для улучшения его представления.

дескрипторы каналов в сетях сжатия и возбуждения (SE) помогают модели понять и выделить важные функции во входных данных. Эти дескрипторы предоставляют обзор важных характеристик на картах объектов и позволяют модели корректировать свои представления на основе обрабатываемых данных.

Во время операции сжатия модель вычисляет статистику, которая суммирует важные изменения в картах объектов. Затем он использует эту статистику для создания обучаемых параметров, которые помогают масштабировать и выбирать наиболее важные функции в данных во время операции возбуждения.

Используя дескрипторы каналов, SE Networks обеспечивает гибкий и адаптивный способ идентификации и выделения важных функций во входных данных. Это улучшает способность модели понимать шаблоны и структуры данных и приспосабливаться к различным типам задач и областей.

Обучаемый характер дескрипторов каналов означает, что модель может улучшаться с течением времени путем настройки параметров на основе обучающих данных. Это позволяет модели фиксировать более сложные и тонкие закономерности на картах объектов и адаптировать свои представления к конкретным приложениям.

Было обнаружено, что по сравнению с другими популярными моделями глубокого обучения, такими как ResNet и DenseNet, сети SE лучше справляются с определенными задачами распознавания изображений. Однако производительность каждой модели может варьироваться в зависимости от конкретного набора данных и выполняемой задачи.

Заключение

Сети сжатия и возбуждения (SE) представляют собой тип компьютерной программы, которая может распознавать объекты на изображениях. Они разработаны уникальным образом, который помогает им сосредоточиться на наиболее важных функциях изображения, что приводит к высокой точности и меньшему количеству ошибок.

По сравнению с другими популярными компьютерными программами, которые могут распознавать объекты на изображениях, такими как ResNet и DenseNet, сети SE лучше справляются с определенными задачами. Однако какая программа лучше всего подходит для конкретной задачи, может зависеть от конкретной ситуации.

В целом, развитие сетей SE представляет собой захватывающий прогресс в области компьютерного зрения. Эти сети могут повысить точность и эффективность приложений компьютерного зрения, которые могут принести пользу во многих сферах жизни, от медицины до беспилотных автомобилей.

Счастливой недели святого Валентина.

Подпишитесь на меня в Linkedin