1. Introduction 위 논문은 CNN에 Attention을 적용한 논문으로, ResNet에 Attention mechanism을 사용했다. Residual Attention Network는 Attention Module로 이루어져있고, Attention 모듈 내부에는 크게 마스크를 생성하는 부분과, 기존 모듈(residual 모듈, inception 모듈) 두 파트로 이루어져 있다. 기존 모듈의 출력값에 마스크를 곱하여 출력값의 픽셀에 가중치를 부여하는 것. 즉, Attention module은 이미지에서 중요한 특징을 포착하여 출력값을 정제해주는 역할을 한다. Attention module이 깊게 쌓일 수록 다양한 특징을 포착하고 가중치를 부여할 수 있어 성능이 향상된다. 위 그림을 보면 기존..
