Abstrakt. Vi föreslår Convolutional Block Uppmärksamhet Module (CBAM), en enkel men effektiv uppmärksamhet modul för feed-forward konvolutionala neurala nätverk. Med tanke på en mellanliggande funktionskarta kan vår modul sekventiellt sluta sig till uppmärksamhetskartor längs två separata dimensioner, kanaler och rumsliga, sedan multipliceras uppmärksamhetskartorna med inmatningsfunktionens karta för adaptiv funktionsförfining. Eftersom CBAM är en lättviktig och allmän modul, kan den integreras i alla CNN arkitekturer sömlöst med försumbara overheads och är end-to-end trainingable tillsammans med bas CNNs. Vi validerar vår CBAM genom omfattande experiment på ImageNet-1K, MS COCO detektion, och VOC 2007 detektionsdataset. Våra experiment visar konsekventa förbättringar i klassificerings- och detektionsprestanda med olika modeller, vilket visar den breda tillämpligheten av CBAM. Koden och modellerna kommer att finnas tillgängliga för allmänheten.
Den konvolutionella blockuppmärksamhetsmodulen (CBAM) REF kombinerar kanal- och rumsliga uppmärksamhetsmoduler på ett sekventiellt sätt.
CBAM: Convolutional Block Attention Module
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}