CVPR2020论文阅读——超强通道注意力模块ECANet！

Abstract 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意模块以实现更好的性能，这不可避免地会增加模型的复杂性。 为了克服性能和复杂性折衷之间的矛盾，本文提出了一种有效的信道注意（ECA）模块，该模块仅包含少量参数，同时带来明显的性能提升。 通过剖析SENet中的通道注意模块，我们从经验上表明避免降维对于学习通道注

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