论文《EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction》来自ICCV2023。 动机:高分辨率密集预测模型需要的计算成本高,因此提出多尺度线性注意模块,使用RELU相信注意力替换softmax注意力降低计算复杂度,并通过卷积增强RELU注意力的局部信息提取能力,通过多尺度token提高多尺度学习能力。 二....
当Sim(Q,K)=ReLU(Q)ReLU(K)T的时候,公式1就是论文的Linear attention。证明过程如下 Linear attention确实快,但是模型的容量、学习能力是比原始的softmax attention差一些的。 为此,论文引入多尺度tokens(multi-scale tokens)。 具体在下图展示。 图左边是论文提出的EfficientViT Module。由两个模块组成,一个是FFN...
论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 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...
论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 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...
3. 解释说明 efficient multi-scale attention module 的关键要点: 3.1 多尺度特征提取和整合策略: 多尺度特征提取是指在图像或视频处理中,通过使用不同感受野大小的卷积核进行多层级的特征提取。在efficient multi-scale attention module中,采用了一种创新的策略来同时提取不同尺度下的特征。具体而言,模块中包含多个并...
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...
论文阅读:An Efficient Video Coding System with An Adaptive Overfitted Multi-Scale Attention Network 简介: 本文提出一种有效的视频编码系统(EVCS),该系统由常规编解码器和自适应过度拟合多尺度注意力网络(MSAN)组成,以提高编码效率。在在编码器端,MSAN自适应地调整网络大小,并以过拟合的方式针对一组帧进行训练...
To address this issue, this paper proposes a cross-spatial network based on efficient multi-scale attention (EMA-Net) landslide recognition model. The proposed EMA-Net model incorporates the efficient multi-scale attention (EMA) for cross space learning, enhancing the model's focus on landslide ...
本文给大家带来的改进机制是EfficientViT(高效的视觉变换网络),EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块,能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构,论文题目是'EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Pred...
论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 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...