1、Multi-scale Large Kernel Attention (MLKA) MLKA首先使用 Point-wise conv 改变通道数,然后将特征 split 成三组,每个组都使用 VAN 里提出的大核卷积来处理(即depth-wise conv,dilated conv,和 point-wise conv 的组合)。三组分别使用不同尺寸的大核卷积(7×7、21×21、35×35),膨胀率分别设置为(2,3...
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 ...
由两个模块组成,一个是FFN+DWConv,另一个是Multi-Scale Linear Att。 图右边是Multi-Scale Linear Att,也就是实现多尺度tokens的模块。 Input经过线性层生成QKV。 QKV分三路走,一路直接进入ReLU Linear Attention,第二路经过3x3的卷积再进入ReLU Linear Attention,第三路经过5x5的卷积再进入ReLU Linear Attention...
1、Multi-scale Large Kernel Attention (MLKA) MLKA首先使用 Point-wise conv 改变通道数,然后将特征 split 成三组,每个组都使用 VAN 里提出的大核卷积来处理(即depth-wise conv,dilated conv,和 point-wise conv 的组合)。三组分别使用不同尺寸的大核卷积(7×7、21×21、35×35),膨胀率分别设置为(2,3...
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。
Multi-scale coupled attention for visual object detection Article Open access 16 May 2024 Introduction Recently, the amount of available data has considerably increased owing to the developments of Internet of Things, technological devices, and computational machines. Because of the widespread usage of...
摘要: action recognition has attracted increasing interest in recent years. With the flexibility of modeling long-range dependency of joints, the self-attention module has served a...关键词: Skeleton-based action recognition Multi-scale sampling Self-attention Graph convolutional network ...
从大的角度讲这算是个性化模型和统一模型的对抗了吧，Google明显偏向统一模型的。对于企业来说这种模型...
多尺度注意力优化(Multi-scale Attention Refinement) 首先,为了降低计算复杂度,我们使用一阶泰勒展开对 softmax 进行近似,并忽略了Peano剩余项的形式,这样就产生了必然的近似误差。然而,对于多头自注意力机制中的计算,这样的近似并不能保持线性计算复杂度,因为剩余项与输入矩阵Q、K相关。为了解决这个问题,考虑到图像的...
具体的参数中,降采样率就最多为两个,或者不进行降采样: 实验结果和可视化 在ImageNet-1K 数据集上的不同大小网络精度结果 在COCO 数据集上目标检测和语义分割的实验结果 Attention 可视化对比 论文信息 Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation https://arxiv.org/pdf/2111.15193.pdf...