一、SENet概述
Squeeze-and-Excitation Networks(简称 SENet)是 Momenta 胡杰团队(WMW)提出的新的网络结构,利用SENet,一举取得最后一届 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军,在ImageNet数据集上将top-5 error降低到2.251%,原先的最好成绩是2.991%。
作者在文中将SENet block插入到现有的多种分类网络中,都取得了不错的效果。作者的动机是希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外,作者并未引入新的空间维度来进行特征通道间的融合