简介: 【YOLOv11改进 - 注意力机制】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力.EMA(Efficient Multi-Scale Attention)模块是一种高效多尺度注意力机制,旨在提高计算机视觉任务中的特征表示效果。该模块通过结合通道和空间信息、采用多尺度并行子网络结构以及优化坐标注意力机制,实现了更高效...
基本原理 EMA(Efficient Multi-Scale Attention)模块是一种新颖的高效多尺度注意力机制,旨在提高计算机视觉任务中的特征表示效果。 EMA注意力模块通过结合通道和空间信息、采用多尺度并行子网络结构以及优化坐标注意力机制,实现了更加高效和有效的特征表示,为计算机视觉任务的性能提升提供了重要的技术支持。 通道和空间注意力...
基本原理 EMA(Efficient Multi-Scale Attention)模块是一种新颖的高效多尺度注意力机制,旨在提高计算机视觉任务中的特征表示效果。 EMA注意力模块通过结合通道和空间信息、采用多尺度并行子网络结构以及优化坐标注意力机制,实现了更加高效和有效的特征表示,为计算机视觉任务的性能提升提供了重要的技术支持。 通道和空间注意力...
efficient multi-scale attention (ema) 优点 Efficient Multi-scale Attention (EMA) 是一种在计算机视觉和深度学习中广泛应用的注意力机制。它通过将多尺度特征进行融合,以增强模型对图像中不同尺度信息的捕捉能力。EMA 的主要优点包括: 多尺度特征融合:EMA 可以将来自不同尺度的特征进行融合,从而增强模型对图像中不...
本文共分为五个部分:引言、efficient multi-scale attention module概述、解释说明efficient multi-scale attention module的关键要点、其他相关研究工作概述和比较分析以及结论。通过这样的结构,读者能够全面了解并深入探索efficient multi-scale attention module的概念和其在计算机视觉领域中的重要性。 1.3 目的 本文旨在向读...
这篇论文提出了一种新型的高效多尺度注意力(Efficient Multi-Scale Attention, EMA)模块,旨在解决现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的计算开销问题。作者指出,尽管通道或空间注意力机制在多种计算机视觉任务中表现出显著的有效性,但通过通道降维来建模跨通道关系可能会影响特征的深度表示。因此,EMA模块专注于在...
【YOLOv8改进】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力 (论文笔记+引入代码) 简介:YOLO目标检测专栏介绍了创新的多尺度注意力模块EMA,它强化通道和空间信息处理,同时降低计算负担。EMA模块通过通道重塑和并行子网络优化特征表示,增强长距离依赖建模,在保持效率的同时提升模型性能。适用于...
nn.init.constant_(module.bias,0)# Large-kernel grouped attention gate (LGAG)classLGAG(nn.Module):''' 结合特征图与注意力系数,激活高相关性特征,高层特征的门控信号来控制网络不通阶段间的信息流动 在LAGA机制中,能够有效地融合来自skip链接的信息,以更少的计算在更大的局部上下文中捕获显著的特征。
To improve the object detection performance of YOLOv5, this paper proposes Conv and Efficient Multi-Scale Attention (CEMA), a new novel module used in YOLOv5, it fusion C3 module and EMA attention. The performance at different locations is compared and analyzed. Experimental results used the ...
Implementation Code for the ICCASSP 2023 paper " Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning" and is available at: https://arxiv.org/abs/2305.13563v2 - YOLOonMe/EMA-attention-module