論文の概要: AttZoom: Attention Zoom for Better Visual Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03625v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 16:42:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:56.078455
• Title: AttZoom: Attention Zoom for Better Visual Features
• Title（参考訳）: AttZoom: より良いビジュアル機能のための注意力Zoom
• Authors: Daniel DeAlcala, Aythami Morales, Julian Fierrez, Ruben Tolosana,
• Abstract要約: 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における特徴抽出を改善するために設計されたモデルに依存しない空間的注意機構である注意型Zoomを提案する。 本手法では,入力中の高重要領域を空間的に強調するスタンドアロン層を導入する。 Grad-CAMと空間ゆらぎを用いた視覚解析により,本手法は細粒度,多彩な注意パターンを助長することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.682871615735019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present Attention Zoom, a modular and model-agnostic spatial attention mechanism designed to improve feature extraction in convolutional neural networks (CNNs). Unlike traditional attention approaches that require architecture-specific integration, our method introduces a standalone layer that spatially emphasizes high-importance regions in the input. We evaluated Attention Zoom on multiple CNN backbones using CIFAR-100 and TinyImageNet, showing consistent improvements in Top-1 and Top-5 classification accuracy. Visual analyses using Grad-CAM and spatial warping reveal that our method encourages fine-grained and diverse attention patterns. Our results confirm the effectiveness and generality of the proposed layer for improving CCNs with minimal architectural overhead.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能抽出を改善するために,モジュール型かつモデルに依存しない空間アテンション機構であるAttention Zoomを提案する。 アーキテクチャ固有の統合を必要とする従来のアテンションアプローチとは異なり、本手法では、入力中の高重要領域を空間的に強調するスタンドアロン層を導入する。 CIFAR-100とTinyImageNetを用いて複数のCNNバックボーン上でのアテンションZoomを評価し,Top-1とTop-5の分類精度が一貫した改善を示した。 Grad-CAMと空間ゆらぎを用いた視覚解析により,本手法は細粒度,多彩な注意パターンを助長することが示された。 アーキテクチャ上のオーバーヘッドを最小限に抑えるため,提案手法の有効性と汎用性を確認した。

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