#1032
summarized by : Hirokatsu Kataoka
ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

どんな論文か?

SENetにおけるChannel Attention Moduleを分析して、局所的なアテンション獲得のための探索について検討した。
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新規性

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。

結果

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。

その他(なぜ通ったか?等)