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SENet
ディープラーニングの応用例画像認識
SENet とは、特徴マップのチャネルごとに「どれが重要か」を学習し、重要なチャネルを強調する仕組みを持つ CNN です。
各チャネルの情報を一度ひとつの値に集約し、そこから重み付けを計算して掛け戻します。注目すべき特徴を自動で選ぶ Attention に近い発想です。
既存のどのネットワークにも差し込めるモジュールとして設計されており、2017 年の ILSVRC で優勝しました。