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:...
为了进一步优化注意力权重计算过程,在efficient multi-scale attention module中还引入了一些优化策略。例如,采用非局部注意力来捕获更广范围内的关联性,并使用空间金字塔池化来考虑更多尺度下的信息。 3.3 实验结果分析与解读: 在efficient multi-scale attention module中,作者通过一系列实验验证了其有效性和优越性。通过...
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《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....
To address this concern, we introduce EMCAD, a new efficient multi-scale convolutional attention decoder, designed to optimize both performance and computational efficiency. EMCAD leverages a unique multi-scale depth-wise convolution block, significantly enhancing feature maps through multi-scale convolution...
Lightweight Multi-Scale Attention image-20230919102314552 虽然线性注意力在计算复杂度和硬件延迟方面优于softmax注意力,但线性注意力有局限性。以前的研究 表明,在 NLP 中,线性注意力和 softmax 注意力之间通常存在显著的性能差距。对于视觉任务,之前的工作也表明线性注意力不如 softmax 注意力。
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
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...
This paper proposes a multi-scale object detector MSSD based on spatial pyramid depthwise convolution (SPDC) and efficient channel attention mechanism (ECAM) from the optimization of SSD. Firstly, use ResNet50 to replace VGG as backbone to obtain more representative features. Secondly, a plug-and...
Multi-Scale多尺度 Linear Attention线性注意力 High-Resolution高分辨率 前两点说出它牛逼的原因,第三点说的是它的应用场景。 Linear Attention线性注意力是指计算复杂度是随序列长度n的增长而线性增长的,相比普通Transformer的O(n^2)复杂度,它更快。 Multi-Scale多尺度是指Attention模块的输入都是多感受野的序列,这...