Conocimiento Bóveda 5 /38 - CVPR 2018
Redes de Compresión y Excitación
Jie Hu ; Li Shen ; Gang Sun
< Imagen del Resumen >

Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4o | Llama 3:

graph LR classDef se fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef cnn fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef insights fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef applications fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef features fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px A["Redes de Compresión y Excitación"] --> B["Redes de Compresión y Excitación:
Ganadores de ILSVRC 2017 1"] A --> C["Filtros convolucionales:
representaciones localmente restringidas 2"] A --> D["Bloque SE: recalibración dinámica
por canal 3"] D --> E["Perspectivas SE: limitaciones
de modelado de canales en CNN 4"] D --> F["Aplicaciones SE: poda de red,
compresión 5"] A --> G["Características inferiores: generales
superiores: específicas de la tarea 6"] D --> H["Bloque SE: información global,
aprendizaje mejorado 7"] H --> I["SE captura relaciones
entre características distantes 8"] A --> J["Código, modelos
disponibles públicamente 9"] A --> K["Preguntas y Respuestas: aplicaciones de
aprendizaje por transferencia 10"] A --> L["Recalibración de características:
por qué funciona 11"] class B,D,H se class C cnn class E,F,K insights class G,I features class J,L applications

Resumen:

1.- Las Redes de Compresión y Excitación ganaron el 1er lugar en ILSVRC 2017, reduciendo el error top-5 al 2.251%

2.- Los filtros convolucionales aprenden combinaciones útiles de información por canal y espacial, pero la extracción está restringida al campo receptivo local

3.- El bloque SE mejora el poder de representación mediante la recalibración dinámica por canal

4.- Proporciona una visión sobre las limitaciones de las CNN en el modelado de relaciones de canales

5.- La importancia de las características inducida por el bloque SE puede ser útil para tareas como la poda de redes para compresión

6.- Las características de nivel inferior son más generales, mientras que las de nivel superior son más específicas de la tarea

7.- El bloque SE incorpora información global para aumentar el campo receptivo y mejorar el aprendizaje de representaciones

8.- Permite capturar relaciones entre características distantes (por ejemplo, la boca y la cola de un perro)

9.- El código y los modelos están disponibles públicamente

10.- Preguntas y respuestas del público sobre aplicaciones potenciales al aprendizaje por transferencia

11.- Intuición detrás de por qué funciona la recalibración de características

Bóveda de Conocimiento construida porDavid Vivancos 2024