論文の概要: RFAConv: Innovating Spatial Attention and Standard Convolutional Operation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03198v6
• Date: Thu, 28 Mar 2024 12:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 22:12:46.156131
• Title: RFAConv: Innovating Spatial Attention and Standard Convolutional Operation
• Title（参考訳）: RFAConv:空間アテンションの革新と標準畳み込み運用
• Authors: Xin Zhang, Chen Liu, Degang Yang, Tingting Song, Yichen Ye, Ke Li, Yingze Song,
• Abstract要約: RFA(Receptive-Field Attention)と呼ばれる新しい注意機構を提案する。 RFAは受容場空間的特徴に重点を置いているが、大規模な畳み込みカーネルに対して効果的な注意重みを与える。 計算コストとパラメータのほとんど無視可能な増加を提供すると同時に、ネットワーク性能も大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2646541547165056
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Spatial attention has been widely used to improve the performance of convolutional neural networks. However, it has certain limitations. In this paper, we propose a new perspective on the effectiveness of spatial attention, which is that the spatial attention mechanism essentially solves the problem of convolutional kernel parameter sharing. However, the information contained in the attention map generated by spatial attention is not sufficient for large-size convolutional kernels. Therefore, we propose a novel attention mechanism called Receptive-Field Attention (RFA). Existing spatial attention, such as Convolutional Block Attention Module (CBAM) and Coordinated Attention (CA) focus only on spatial features, which does not fully address the problem of convolutional kernel parameter sharing. In contrast, RFA not only focuses on the receptive-field spatial feature but also provides effective attention weights for large-size convolutional kernels. The Receptive-Field Attention convolutional operation (RFAConv), developed by RFA, represents a new approach to replace the standard convolution operation. It offers nearly negligible increment of computational cost and parameters, while significantly improving network performance. We conducted a series of experiments on ImageNet-1k, COCO, and VOC datasets to demonstrate the superiority of our approach. Of particular importance, we believe that it is time to shift focus from spatial features to receptive-field spatial features for current spatial attention mechanisms. In this way, we can further improve network performance and achieve even better results. The code and pre-trained models for the relevant tasks can be found at https://github.com/Liuchen1997/RFAConv.
• Abstract（参考訳）: 空間的注意は畳み込みニューラルネットワークの性能向上に広く利用されている。 しかし、一定の制限がある。 本稿では、空間的注意力のメカニズムが、畳み込みカーネルパラメータ共有の問題を本質的に解決する、空間的注意力の有効性に関する新しい視点を提案する。 しかし、空間的注意によって生成された注目マップに含まれる情報は、大規模な畳み込みカーネルでは不十分である。 そこで本研究では,RFA(Receptive-Field Attention)と呼ばれる新しい注意機構を提案する。 Convolutional Block Attention Module (CBAM) や Coordinated Attention (CA) のような既存の空間的注意は、畳み込みカーネルパラメータ共有の問題を完全に解決しない空間的特徴のみに焦点を当てている。 対照的に、RFAは受容場空間の特徴に焦点をあてるだけでなく、大きな畳み込みカーネルに対して効果的な注意重みを与える。 RFA が開発した Receptive-Field Attention Convolutional Operation (RFAConv) は、標準の畳み込み操作を置き換える新しいアプローチである。 計算コストとパラメータのほとんど無視可能な増加を提供すると同時に、ネットワーク性能も大幅に向上する。 我々は、ImageNet-1k、COCO、VOCデータセット上で一連の実験を行い、我々のアプローチの優位性を実証した。 特に重要なことは、現在の空間的注意機構において、焦点を空間的特徴から受容的空間的特徴にシフトする時が来たと信じている。 このようにして、ネットワーク性能をさらに改善し、さらに優れた結果を得ることができる。 関連するタスクのコードと事前訓練されたモデルは、https://github.com/Liuchen 1997/RFAConv.comで見ることができる。

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