Multi-Scale Attention (EMA) Module 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,实现了更加高效的特征表示。首先,EMA模块通过将通道和空间信息相结合,实现了通道维度的信息保留和降低计算负担。这种结合有助于在特征表示中捕捉跨通道关系,同时避免了通道维度的削减,
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....
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...
This design can better achieve multi-scale feature extraction by replacing the residual structure in the backbone network with an inverted residual structure and integrating the attention module into the inverted residual structure. (4) To validate the performance of the proposed model, this study cond...
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。
Additionally, the introduced 3D attention module facilitates the extraction of spatial connections between brain tumor regions, Conclusion The aim of this research is to introduce TDPC-Net, a lightweight, multi-scale network that utilizes a 3D attention mechanism for precise segmentation of brain ...
We propose a novel network based on the two modules, termed Multi-scale and Coordinate Attention Residual Network (MSCA-ResNet). Validation experiments are conducted on the public Google speech command dataset v2. The results demonstrate that the proposed MSCA-ResNet significantly improves 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