Attention Zoom은 CNN의 특징 추출을 개선하기 위해 설계된 모듈식이고 모델과 무관한 공간적 어텐션 메커니즘입니다. 기존의 아키텍처 특정 통합이 필요한 어텐션 방식과 달리, Attention Zoom은 입력에서 중요한 영역을 공간적으로 강조하는 독립적인 레이어를 도입합니다. CIFAR-100과 TinyImageNet을 사용하여 여러 CNN 백본에서 평가한 결과, Top-1 및 Top-5 분류 정확도가 일관되게 향상되었습니다. Grad-CAM과 공간 왜곡을 이용한 시각적 분석을 통해, 본 방법이 세밀하고 다양한 어텐션 패턴을 장려한다는 것을 보여줍니다. 결과는 제안된 레이어가 최소한의 아키텍처 오버헤드로 CNN을 개선하는 효과와 일반성을 확인합니다.
