运用改进的SENet显式地建模特征通道之间的相互依赖关系,通过自学习方式获取到每个特征通道的权重,针对性地提升显著特征并抑制无关特征,以对鞋印图像数据进行挖掘分析,获取足迹对应的样本年龄信息,实现鞋印图像数据挖掘年龄信息的目的。
python=3.6
pytorch=0.4.1
numpy
pandas
scikit-learn
matplotlib
pillow
opencv-python
Figure 1: Diagram of a Squeeze-and-Excitation building block.
Figure 2: Schema of SE-Inception and SE-ResNet modules. We set r=16 in all our models.