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륵늘

CBAM: Convolutional Block Attention Module

KAIST에서 2018년에 나온 논문인 CBAM에 대해서 정리를 해보고자 한다. 2018 ECCV에 Accept 된 논문으로 2024년 3월 4일 기준으로 Citation의 수는 16848회이다. 위 논문은 기존에 있던 연구인 SENet과 BAM보다 성능이 향상된 방법으로 2가지의 Module(Channel, Spatial)을 이용해서 CNN의 효과를 보다 더 좋은 성능을 이끌 수 있게 도와주는 방법론을 설명한다. 오늘은 이에 대해서 자세하게 알아보고자한다. 방법론 설명에 앞서 위 논문의 Contribution은 3가지로 이루어져 있는데, 첫 번째로는 간단하지만 효과적인 Attention moudule인 CBAM은 CNN에서의 표현능력을 향상시키기 위해서 넓게 적용 될 수 있다고 말한다. 두 번째로는 여..
딥러닝/VISION 2024. 3. 4. 21:43
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