特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向：情感计算 由于最近要做新的网络模块设计与优化，所以看了4篇相关的较新较火的文章，总结下以方便对比： 1.Selective Kernel Unit, SKNet...联系与比较 1.其中 SKNet, GCNet 中都能找到 SENet 的身影；而 GCNet, GIoRe 中又都能找到 Non-local 的身影；而 SKNet 和 Octave Convolution...实验结果 具体的Ablation Study感兴趣的看原文，这里贴下在ImageNet上的结果，在等同量级的参数和运算量下，SKNet50 和 SKNet101 能超过state-of-the-art，...ImageNet上SKNet性能 最后我们来看看文中比较有价值的可视化分析： ?...看到这里，恐怕有点 SKNet 的小感觉了。 这里的超参α就是文中的卖点了，tradeoff 了参数&计算量和性能： ?
本文我们将来聊一聊基于SENet的改进版--SKNet。 Selective Kernel Networks （SKNet） ?...SKNet）发表在CVPR 2019，SKNet是SENet的加强版，结合了SE opetator、Merge-and-Run Mappings以及attention on inception block...之前的SENet是对特征图的通道注意力机制的研究，而SKNet则是针对卷积核的注意力机制研究。...因此，SKNet提出了一种机制，即卷积核的重要性。SKNet对不同图像使用的卷积核权重不同，即一种针对不同尺度的图像动态生成卷积核。...以下是SKNet思维导图： ?
/SKNet （说明：以下图像如无特殊说明，均来自作者论文） 1....SKNet介绍 ---- SKNet中的SK是“Selective Kernel”的缩写，作者在知乎的文章提到这个架构设计的思路： 大家知道抛开attention的引入，此前比较plain并且work...SKNet卷积计算 ---- 直接看图： 如图所示，输入X，输出V，中间的部分就是SKBlock了。...SKNet的整体思想，我觉得跟这个是很类似的，这也是我说SKNet是SENet的升级版本的原因。...SKNet小结 ---- 对于SKNet，我觉得理解它的关键点是： 使用不同的卷积核，集成学习不同感受野的特征； 整合SENet的思想。 写于2020-10-06
SENet与SKNet：注意力机制的发展 ---- SENet是18年，SKNet是19年，两者有一定的继承关系，都使用了注意力机制。...到了SKNet则进一步，在SENet的基础上，使用了多个不同size的卷积核来提取不同感受野的特征，类似于多分支上做继承学习。SKNet多少也有点ResNeXt的影子。...在有了SKNet之后，ResNeSt其实已经呼之欲出了。作者对此也进行比对： Split Attention已经有拆分注意力的意思。 3....的集合体，在SKNet中已经使用了多个不同size的卷积核来提升效果，如果把ResNeXt的多分支结构嫁接过来，会怎么样呢？...例如，我觉得本来SKNet就已经包含了SENet的思想，现在又类似在SENet中嵌入SKNet，是否需要这么复杂？（或者我的理解有问题？）
★前言：SKNet是SENet的加强版，是attention机制中的与SE同等地位的一个模块，可以方便地添加到现有的网络模型中，对分类问题，分割问题有一定的提升。...SKNet SKNet是SENet的加强版，结合了SE opetator、Merge-and-Run Mappings以及attention on inception block的产物。...★SK模块核心思想就是：用multiple scale feature汇总的information来channel-wise地指导如何分配侧重使用哪个kernel的表征 -- 李翔 ” 下图就是论文中SKNet....pdf 作者知乎讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59690223 代码源自：https://github.com/implus/SKNet 核心代码: https://...github.com/pprp/SimpleCVReproduction/blob/master/attention/SK/sknet.py 同期文章 【cv中的Attention机制】最简单最易实现的
【前言】：我们前面已经详细介绍了Attention机制和视觉注意力机制在图像分类结构中的应用--SENet 和 基于SENet的改进版--SKNet。...主要是基于 SENet，SKNet 和 ResNeXt，把 attention 做到 group level。...5 实验结果 ResNeSt 在ImageNet 图像分类性能如下，轻松超越SKNet、SENet、ResNetXt和ResNet。 ?
SKAttention论文：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf多个 SK 块的堆叠得到 SKNet，这个名字也是为了致敬 SENet。...SKNet 在 ImageNet、CIFAR 数据集上都取得了 SOTA。...详细的实验分析表明，SKNet 中的神经元可以捕获具有不同比例的目标对象，实验验证了神经元根据输入自适应地调整其感受野大小的能力。本文的方法分为三个部分：Split,Fuse,Select。
Dai_Attentional_Feature_Fusion_WACV_2021_paper.html 代码地址： https://github.com/YimianDai/open-aff 这篇文章提出了一种新注意力特征融合机制AFF，是一种即插即用的模块，性能优于SKNet...1.近年发展的SKNet和ResNeSt注意力特征融合存在的问题： 场景限制：SKNet和ResNeSt只关注同一层的特征选择，无法做到跨层特征融合。...简单的初始集成 ：为了将得到的特征提供给注意力模块，SKNet通过相加来进行特征融合，而这些特征在规模和语义上可能存在很大的不一致性，对融合权值的质量也有很大的影响，使得模型表现受限。...偏向上下文聚合尺度：SKNet和ResNeSt中的融合权值是通过全局通道注意机制生成的，对于分布更全局的信息，该机制更受青睐，但是对于小目标效果就不太好。
ResNeXt V2 4.4 Selective Kernel Networks（SKNet） SKNet提出了一种机制，即卷积核的重要性，即不同的图像能够得到具有不同重要性的卷积核。...SKNet对不同图像使用的卷积核权重不同，即一种针对不同尺度的图像动态生成卷积核。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586 代码地址：https://github.com/implus/SKNet 整体结构如下图所示： ? ?...主要是基于 SENet，SKNet 和 ResNeXt，把 attention 做到 group level。
inception的解读 Resnext 相较于inception,resnext则在所有路径共享相同的拓扑结构的前提下（resnet），结合inception的先低维后高维的操作，实现了下面的网络结构： SKNet...sknet主要做了两件事， resnext减少计算量，提高了精度，那么在减少的计算量小于resnext的情况下，精度是否可以提高更多 attention is all you need 即split-fuse-select...参考 Resnet Resnext SKNET ResNest HS-ResNet: Hierarchical-Split Block on Convolutional Neural Network Improving
不知道各位同学有没有考虑过为什么SENet、ANTNet、SKNet、MobileNetV3等注意力模块在残差模块中添加的位置不一样？...比如SENet与SKNet是添加到残差模块最后一个卷积之后，而ANTNet、MobileNetV3等轻量型网路则是添加到Depthwise卷积之后。这是为什么呢？留给各位同学思考思考哈。
当然，还借鉴了SKNet，SKNet的核心就是选择核模块： ?
下面四个图基本上也代表了图像分类网络结构在图像超分应用的演变过程，以后可能还会有类似SKNet、ResNeSt、Res2Net等形式在low-level中的应用，再看到就没什么好意外的了。 ?
SENet、CBAM、SKNet则是引入注意力模块来提升卷积神经网络模型性能。
SKNet sknet主要做了两件事， resnext减少计算量，提高了精度，那么在减少的计算量小于resnext的情况下，精度是否可以提高更多 attention is all you need 即split-fuse-select
在计算机视觉中，很多领域的相关工作(例如，分类、检测、分割、生成模型、视频处理等)都在使用Soft Attention，典型代表：SENet、SKNet。...下篇文章将主要介绍针对SENet进行改进的文章-SKNet和ResNeSt，敬请关注！
2、提升精度措施 结合目前比较火的注意力机制，例如senet，sknet等，这里分别设计四个网络： 增加se注意力机制的：shufflenet_se网络 增加sk注意力机制的：shufflenet_sk...y = torch.sigmoid(y).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) return x*y shufflenet_sk网络 主要是借鉴了sknet
Conference on Neural Information Processing Systems, vol. 28, 2015, pp. 2017–2025. 3 通道注意力机制 SENet及其后续SKNet
Abstract 注意力机制在CV领域取得了极大成功，比如SENet、SKNet、DANet、PSANet、CBAM等注意力机制方法。
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