CVPR2020論文閱讀——超強通道注意力模塊ECANet！

Abstract 最近，通道注意機制已被證明在改善深度卷積神經網絡（CNN）的性能方面具有巨大潛力。然而，大多數現有方法致力於開發更復雜的注意模塊以實現更好的性能，這不可避免地會增加模型的複雜性。 爲了克服性能和複雜性折衷之間的矛盾，本文提出了一種有效的信道注意（ECA）模塊，該模塊僅包含少量參數，同時帶來明顯的性能提升。 通過剖析SENet中的通道注意模塊，我們從經驗上表明避免降維對於學習通道注

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