本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 2017/0728/252006.html">Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲，介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet。本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰。

我是 Momenta 的高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的 SENet。借助我们提出的 SENet，我们团队（WMW）以极大的优势获得了最后一届 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军，并被邀请在 CVPR 2017 的 workshop（Beyond ImageNet）中给出算法介绍。下面我将介绍我们提出的 SENet，论文和代码会在近期公布在 arXiv 上，欢迎大家 follow 我们的工作，并给出宝贵的建议和意见。

我们从最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络由一系列卷积层、非线性层和下采样层构成，这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述。

然而去学到一个性能非常强劲的网络是相当困难的，其难点来自于很多方面。最近很多工作被提出来从空间维度层面来提升网络的性能，如 Inception 结构中嵌入了多尺度信息，聚合多种不同感受野上的特征来获得性能增益；在 Inside-Outside 网络中考虑了空间中的上下文信息；还有将 Attention 机制引入到空间维度上，等等。这些工作都获得了相当不错的成果。

我们可以看到，已经有很多工作在空间维度上来提升网络的性能。那么很自然想到，网络是否可以从其他层面来考虑去提升性能，比如考虑特征通道之间的关系？我们的工作就是基于这一点并提出了 Squeeze-and-Excitation Networks（简称 SENet）。在我们提出的结构中，Squeeze 和 Excitation 是两个非常关键的操作，所以我们以此来命名。我们的动机是希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外，我们并不打算引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合，而是采用了一种全新的「特征重标定」策略。具体来说，就是通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征。

上图是我们提出的 SE 模块的示意图。给定一个输入 x，其特征通道数为 c_1，通过一系列卷积等一般变换后得到一个特征通道数为 c_2 的特征。与传统的 CNN 不一样的是，接下来我们通过三个操作来重标定前面得到的特征。

首先是 Squeeze 操作，我们顺着空间维度来进行特征压缩，将每个二维的特征通道变成一个实数，j2直播，这个实数某种程度上具有全局的感受野，并且输出的维度和输入的特征通道数相匹配。它表征着在特征通道上响应的全局分布，而且使得靠近输入的层也可以获得全局的感受野，这一点在很多任务中都是非常有用的。

其次是 Excitation 操作，它是一个类似于循环神经网络中门的机制。通过参数 w 来为每个特征通道生成权重，其中参数 w 被学习用来显式地建模特征通道间的相关性。

最后是一个 Reweight 的操作，我们将 Excitation 的输出的权重看做是进过特征选择后的每个特征通道的重要性，然后通过乘法逐通道加权到先前的特征上，完成在通道维度上的对原始特征的重标定。

上左图是将 SE 模块嵌入到 Inception 结构的一个示例。方框旁边的维度信息代表该层的输出。

这里我们使用 global average pooling 作为 Squeeze 操作。紧接着两个 Fully Connected 层组成一个 Bottleneck 结构去建模通道间的相关性，并输出和输入特征同样数目的权重。我们首先将特征维度降低到输入的 1/16，然后经过 ReLu 激活后再通过一个 Fully Connected 层升回到原来的维度。这样做比直接用一个 Fully Connected 层的好处在于：1）具有更多的非线性，可以更好地拟合通道间复杂的相关性；2）极大地减少了参数量和计算量。然后通过一个 Sigmoid 的门获得 0~1 之间归一化的权重，最后通过一个 Scale 的操作来将归一化后的权重加权到每个通道的特征上。