ECA 注意力机制并不内嵌在 RoI Pooling 运算内部，而是套在 RoI Pooling 之前或之后的卷积特征图上，常见位置有两处：
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Backbone 侧（RoI Pooling 之前）
在 Faster R-CNN 的 VGG/ResNet backbone 里，每个卷积块或 conv4_x 输出后先过 ECA 模块，对整幅特征图做通道加权，再送进 RPN 和 RoI Pooling。
例：红外热图像缺陷检测模型把 ECA 加在 VGG16 的 conv 层后，加权后的特征图再输入 RPN 与后续 RoI Pooling。 -
Head 侧（RoI Pooling 之后）
也有工作把 ECA 插在 RoI Align 输出 → FC 之前，对 7×7/14×14 的定长区域特征再做一次通道注意力，再 flatten 送全连接 。
- 因此，RoI Pooling 本身仍是纯粹的裁剪+池化操作，ECA 位于其前一级（整图特征）或后一级（区域特征）的卷积通路中，而非池化核内部。
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