PAPER 컴퓨터 비전 · 합성곱 신경망
SENet: 채널에 어텐션을 달다
전역 평균 풀링으로 채널별 통계를 짜내고(squeeze) 두 FC층의 게이트로 채널별 중요도를 계산해(excitation) feature map을 재보정하는 SE 블록을 제안한다. 계산량 0.26% 추가로 ImageNet 오류를 일관되게 낮추며 ILSVRC-2017에서 우승했다.
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전역 평균 풀링으로 채널별 통계를 짜내고(squeeze) 두 FC층의 게이트로 채널별 중요도를 계산해(excitation) feature map을 재보정하는 SE 블록을 제안한다. 계산량 0.26% 추가로 ImageNet 오류를 일관되게 낮추며 ILSVRC-2017에서 우승했다.