SENet1 [논문정리] SENet: Squeeze and Excitation Networks *본 내용은 논문의 상세한 분석이 아닌, 간단한 복기용 정리입니다. Method SENet은 크게 Squeeze와 Excitation 과정으로 나누어집니다. Squeeze: 쥐어짜고, Excitation: 활성화하는 네트워크입니다. 대략적인 과정은 맨처음 input 이미지에서 conv 연산을 통해 feature map을 생성하고, 그 다음 squeeze작업을 통해 쥐어짜서, 여기서 활성화해서 마지막에 곱해주는 과정입니다. 첫번째 squeeze 과정에서는, 저번 시간에 설명한 Global Average Pooling을 진행합니다. 여러 채널로 되어있는 여기 feature map에서 각 한 채널당 평균을 내서 하나의 값으로 이루어진 채널을 구성합니다. 여기 보이시는 것처럼 채널만 여러개로 남겨둔 채 1x1x.. 2023. 9. 1. 이전 1 다음
