エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
【論文紹介】Concurrent Spatial and Channel Squeeze & Excitation in Fully Convolutional Networks - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
【論文紹介】Concurrent Spatial and Channel Squeeze & Excitation in Fully Convolutional Networks - Qiita
Fully Convolutional Network (FCN) の性能を enhance する Concurrent Spatial and Channel Squeeze & ... Fully Convolutional Network (FCN) の性能を enhance する Concurrent Spatial and Channel Squeeze & Excitation (scSE) というモジュールを提案した論文です。 既存の良いとされてきたモデルたちに計算量をそこまで増やさずに & 簡単に組み込むことができ、 Image Segmentation などのタスクで性能を向上させることができます。 ILSVRC 2017 画像分類 Top の手法 Squeeze-and-Excitation Networks - Qiita で紹介した SE モジュールの後継にあたります。 Reference Abhijit Guha Roy, et al., MICCAI 2018 https://arxiv.org/abs/1803.02579 文中の図表は論文から引

