論文の概要: PKCAM: Previous Knowledge Channel Attention Module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07521v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 16:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:52:33.790393
• Title: PKCAM: Previous Knowledge Channel Attention Module
• Title（参考訳）: PKCAM: これまでの知識チャネル注意モジュール
• Authors: Eslam Mohamed Bakar, Ahmad El Sallab, Mohsen A. Rashwan
• Abstract要約: グローバルコンテキストをモデル化するために,異なるレイヤ間のチャネルワイズ関係をキャプチャするPKCAM(Previous Knowledge Channel Attention Module)を提案する。 提案するモジュールPKCAMは,任意のフィードフォワードCNNアーキテクチャに容易に統合され,最小限のフットプリントでエンドツーエンドでトレーニングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.610470075814367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, attention mechanisms have been explored with ConvNets, both across the spatial and channel dimensions. However, from our knowledge, all the existing methods devote the attention modules to capture local interactions from a uni-scale. In this paper, we propose a Previous Knowledge Channel Attention Module(PKCAM), that captures channel-wise relations across different layers to model the global context. Our proposed module PKCAM is easily integrated into any feed-forward CNN architectures and trained in an end-to-end fashion with a negligible footprint due to its lightweight property. We validate our novel architecture through extensive experiments on image classification and object detection tasks with different backbones. Our experiments show consistent improvements in performances against their counterparts. Our code is published at https://github.com/eslambakr/EMCA.
• Abstract（参考訳）: 近年,空間次元とチャネル次元の両方において,convnetで注意機構が検討されている。 しかしながら、我々の知る限り、既存のメソッドはすべて、局所的なインタラクションをユニスケールから捉えるために注意モジュールを割いている。 本稿では,グローバルコンテキストをモデル化するために,各レイヤ間のチャネル間関係をキャプチャする知識チャネルアテンションモジュール(pkcam)を提案する。 提案するモジュールPKCAMは,任意のフィードフォワードCNNアーキテクチャに容易に統合可能であり,その軽量性によりフットプリントが無視できるようなエンドツーエンドで訓練される。 我々は,異なるバックボーンを用いた画像分類と物体検出タスクの広範な実験を通じて,新しいアーキテクチャを検証する。 私たちの実験では、パフォーマンスが同等に向上しています。 私たちのコードはhttps://github.com/eslambakr/EMCA.comで公開されています。

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