SENetをベースとしたアテンション獲得に関する探索を実施した。1D Convのカーネルサイズを適応的に選択し、局所的なアテンションを効果的に探索した。

ResNet-50をバックボーン、提案手法による探索手法によりパラメータ数が提案法80 vs. 従来法 2437万ながらILSVRCにおける性能が2%向上したと主張。図ではパラメータと精度の関係性を示しており、提案のECA-NetはSENetよりも少ないパラメータながら精度が若干高くなっている。