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...
简介:【YOLOv11改进 - 注意力机制】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力.EMA(Efficient Multi-Scale Attention)模块是一种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。该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,实现了更高效...
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...
作者在CIFAR-100、ImageNet-1k、MS COCO和VisDrone2019等流行基准上进行了广泛的消融研究和实验,以评估EMA模块的性能。实验结果表明: EMA在图像分类和目标检测任务上均取得了良好的性能,与现有的注意力机制相比,EMA不仅在参数数量和计算效率上具有优势,而且在Top-1和Top-5准确率上也有所提高。 在CIFAR-100数据集上...
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。
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...
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
Firstly, the Adaptive Fusion Attention Module (AFAM) and Down-sampling Module (DownC) are introduced to increase the detection precision of small targets. Secondly, the Efficient Multi-scale Attention Module (EMA) is incorporated, enabling the model to simultaneously recognize small-scal...
We propose a hierarchical multi-scale attention mechanism-based model in response to the low accuracy and inefficient manual classification of existing oceanic biological image classification methods. Firstly, the H-EMA module is designed for lightweight feature extraction, achieving outstanding performance ...
model huggingface-cli download Tencent-Hunyuan/IP-Adapter clip_img_encoder.pt --local-dir ./ckpts/t2i/model/clip_img_encoder#Quick startpython3 sample_ipadapter.py --infer-mode fa --ref-image-path ipadapter/asset/input/tiger.png --i-scale 1.0 --prompt 一只老虎在海洋中游泳,背景是海洋。