Squeeze-and-Excitation Networks 论文学习

Introduction 人们已经证明卷积网络可以有效地解决诸多计算机视觉任务。在网络的每一个卷积层上，每个输入通道都有一组滤波器来表示附近空间连接的模式 — 通过局部感受野将 spatial 和 channel-wise 的信息融合起来。通过交错地使用一系列的卷积层，非线性函数以及下采样算子，CNN 可以输出图像的特征，这些特征能很好地捕捉到各层级的模式，进而获得全局理论上的感受野。计算机视觉的

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