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SENet

ディープラーニングの手法 画像認識分野 SENet

SENet

SENetは画像の識別タスクとして開催される大会ILSVRCにおいて誤答率2.25%を記録し、2017年に優勝したモデルです。

このモデルは通常のCNNにおいて畳み込み層が出力する特徴マップに対して重み付けを行うAttention機構を導入しています。この機構はResNetなどに対しても導入できる汎用的なものになっています。

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クイズ

画像の識別タスクのコンペティションILSVRCの2017年大会に優勝したSENetについて述べた文章として、最も不適切な選択肢を一つ選べ。
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    SeNetは2017年のILSVRCで誤答率2.25%を記録したモデルです。このモデルでは特徴マップに対して重みづけを行うAttention機構を導入しており、この機構はResNetなどに対して導入できるなど、汎用性の高いものです。このモデルではSEブロックを追加するだけで性能が上がっただけでなく、追加計算量もかなり少なく済みます。

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