論文の概要: Revisiting the Ordering of Channel and Spatial Attention: A Comprehensive Study on Sequential and Parallel Designs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07310v1
- Date: Mon, 12 Jan 2026 08:32:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.28474
- Title: Revisiting the Ordering of Channel and Spatial Attention: A Comprehensive Study on Sequential and Parallel Designs
- Title（参考訳）: チャネルの順序と空間的注意の再考:逐次的・並列的デザインに関する総合的研究
- Authors: Zhongming Liu, Bingbing Jiang,
- Abstract要約: 4つのクラス(シーケンシャル、並列、マルチスケール、残留)で18のトポロジの評価スイートを構築します。
2つのビジョンと9つの医療データセットにまたがって、私たちは"データスケール・メソッド・パフォーマンス"結合法を発見しました。
今後の注目モジュール構築のためのシナリオベースガイドラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.19832186254292
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Attention mechanisms have become a core component of deep learning models, with Channel Attention and Spatial Attention being the two most representative architectures. Current research on their fusion strategies primarily bifurcates into sequential and parallel paradigms, yet the selection process remains largely empirical, lacking systematic analysis and unified principles. We systematically compare channel-spatial attention combinations under a unified framework, building an evaluation suite of 18 topologies across four classes: sequential, parallel, multi-scale, and residual. Across two vision and nine medical datasets, we uncover a "data scale-method-performance" coupling law: (1) in few-shot tasks, the "Channel-Multi-scale Spatial" cascaded structure achieves optimal performance; (2) in medium-scale tasks, parallel learnable fusion architectures demonstrate superior results; (3) in large-scale tasks, parallel structures with dynamic gating yield the best performance. Additionally, experiments indicate that the "Spatial-Channel" order is more stable and effective for fine-grained classification, while residual connections mitigate vanishing gradient problems across varying data scales. We thus propose scenario-based guidelines for building future attention modules. Code is open-sourced at https://github.com/DWlzm.
- Abstract（参考訳）: アテンションメカニズムはディープラーニングモデルのコアコンポーネントとなり、チャネルアテンションと空間アテンションが最も代表的な2つのアーキテクチャとなっている。
融合戦略に関する現在の研究は、主にシーケンシャルなパラダイムとパラレルなパラダイムに分岐するが、選択プロセスはほとんど経験的であり、体系的な分析と統一原則が欠如している。
統合されたフレームワーク下でのチャネルと空間のアテンションの組み合わせを体系的に比較し、シーケンシャル、パラレル、マルチスケール、残差の4つのクラスで18のトポロジの評価スイートを構築した。
2つのビジョンと9つの医療データセットにまたがって、1つの「データ・スケール・メソッド・パフォーマンス」結合則を明らかにする。(1)少数タスクにおいて、「チャネル・マルチスケール空間」カスケード構造は最適な性能を達成する;(2)中規模タスクでは並列学習可能な融合アーキテクチャは優れた結果を示す;(3)大規模タスクでは、動的ゲーティングを持つ並列構造が最高のパフォーマンスをもたらす。
さらに、実験により、"Spatial-Channel" の順序はより安定であり、きめ細かな分類に有効である一方、残余接続は様々なデータスケールにわたる勾配問題を緩和することを示した。
そこで我々は,今後の注目モジュール構築のためのシナリオベースガイドラインを提案する。
コードはhttps://github.com/DWlzm.comで公開されている。
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