안녕하세요, 오늘 읽은 논문은 CBAM(2018), Convolutional Block Attention Module 입니다. 일반적으로 CNN 모델의 성능을 향상시키는 방법은 depth, width, cardinality 세 가지 요소가 있습니다. depth는 층을 의미하고, width는 필터 수를 의미하며 cardinality는 xepction과 resnext에서 제안된 group convolution에서 group의 수를 의미합니다. CBAM은 위 세가지 요소를 제외하고 attention module을 사용하여 모델의 성능을 향상시킵니다. channel attention module과 spatial attention module로 구성되어 있으며, 각각의 attention module은 채널과 공간..
