Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks Paper 近些年来，卷积神经网络在很多领域都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络由一系列卷积层、非线性层和下采样层构成，这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述。

>>阅读原文<<