Abstract본 논문에서는 Deep neural network에서 Attention의 효과에 중점을 둔다.모든 feed forward convolution 신경망과 통합할 수 있는 BAM(Bottleneck Attention Module)을 제시.BAM은 channel과 spatial 두 가지 별도의 경로를 따라 Attention map을 추론.BAM은 feature map의 다운샘플링이 발생하는 모델의 각 병목 지점(bottleneck)에 배치.end-to-end 방식으로 학습할 수 있다.  Introduction딥러닝은 분류, 감지, 분할 및 제어 문제를 포함한 일련의 패턴 인식을 위한 강력한 도구였다.optimizer 설계, 적대적 훈련 방식, 탐지를 위한 2단계 아키텍처등과 같은 작업별로 다양한..