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...
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:...
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...
高效的多尺度注意力机制:EMA模块提出了一种高效的多尺度注意力机制,能够同时捕获通道和空间信息,并在不增加太多参数和计算成本的情况下有效地提高特征表示能力。 通道维度重塑:EMA模块通过将部分通道重塑为批量维度,将通道维度分组为多个子特征,从而使空间语义特征在每个特征组内得到良好分布,提高了特征的表达能力。
The proposed EMA-Net model incorporates the efficient multi-scale attention (EMA) for cross space learning, enhancing the model's focus on landslide areas. Additionally, by employing convolution with absolute positioning (CoordConv), the positional information of features is retained to enhance the ...
Specifically, the Bottleneck in C2f is replaced with FasterNet Block that incorporates EMA (Efficient Multi-Scale Attention), resulting in C2f-Faster-EMA. BiFPN is applied to substitute the original PAN as Neck network. The FasterNet Block, designed based on partial convolution (PConv), reduces...
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
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 ...
The EMA [49] mechanism is an innovative and effective multiscale attention module. It is unlike previous attention mechanisms, such as the coordinate attention mechanism (CA) [50], which incorporates positional information to enhance spatial feature extraction but has limitations in capturing all of ...