참고자료 [1] 논문 : https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 기존의 CNN(Convolution Neural Network) 선행 연구에서는 공간적인 관계(Spatial)를 가지는 특징들을 개선시키기 위해 노력해왔다. 본 논문에서는 공간적인 관계가 아닌 채널간의 관계를 재조정(Recalibrate)시켜주는 "Squeeze-and-Excitation Block"을 통해 성능을 개선시키고자 한다. SE-block은 구조가 간단하고 가볍기 때문에, 효율적으로 성능을 높여줄 수 있다. 1. Squeeze-and-Excitation Blocks 전체적인 구조는 다음과 같다. 1. 입력 특징 맵으로 부터 Squeeze 연산을 통해, 각 채널 별로 공간 차원(H x W) 특징맵을 모아서..
