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...
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。 通道和空间注意力的结合:E...
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。 通道和空间注意力的结合:E...
yolov8 引入 classEMA(nn.Module):def__init__(self,channels,c2=None,factor=32):super(EMA,self).__init__()self.groups=factor# 分组数,默认为32assertchannels//self.groups>0# 确保通道数能够被分组数整除self.softmax=nn.Softmax(-1)# 定义 Softmax 层,用于最后一维度的归一化self.agp=nn.Adaptiv...
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
标题:EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction 作者:Han Cai, Junyan Li, Muyan Hu, Chuang Gan, Song Han 机构:清华大学、MIT、NVIDIA 原文链接:https://arxiv.org/abs/2205.14756 代码链接:https://github.com/mit-han-lab/efficientvit?tab=readme-ov-file ...
EfficientViT: Lightweight Multi-Scale Attention for On-Device Semantic Segmentation demo Abstract EfficientViT is a new family of vision models for efficient high-resolution dense prediction. The core building block of EfficientViT is a new lightweight multi-scale linear attention module that achieves...
To this end, two lightweight modules were proposed in this work, referred to as Lightweight Residual Coordinate Attention Module (LRCA) and Lightweight Multi-scale Feature Extraction Module (LMSFE). LRCA captures both potential channel features and shallow features by introducing the Coordinate ...
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...