摘要 通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果,可以生成更清晰的特征表示。然而,通过通道维度缩减来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表示带来副作用。本文提出了一种新颖高效的多尺度注意力(EMA)模块。该模块着重于保留每个通道的信息并减少计算开销,我们将部分通道重新调整为批次维度,并将通道维度...
采用了VGG16的backbone,比较三种contribution的效果,发现采用Multi density map+Mask-attention即(+M),以及Img Res(resize到1080P),带来的效果最明显,加了scale-aware loss效果不明显。
一.论文 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。
2、 Gated Spatial Attention Unit (GSAU) 普通的FFN是两个 point-wise conv 。为了进一步增强特征表示,作者引入了 spatial self-attention 和 gated linear unit (GLU) 的思路,具体如下图所示,上面分支加入了一个 dwconv 对结果加权,两个分支的特征进一步加强了特征表示。 3、Large Kernel Attention Tail (L...
【YOLOv8改进】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力 (论文笔记+引入代码) 简介:YOLO目标检测专栏介绍了创新的多尺度注意力模块EMA,它强化通道和空间信息处理,同时降低计算负担。EMA模块通过通道重塑和并行子网络优化特征表示,增强长距离依赖建模,在保持效率的同时提升模型性能。适用于...
In this work, we propose a multi-scale attention framework which jointly considers multi-scale mechanism and attention technique for vehicle Re-ID. Specifically, we exploit multi-scale mechanism in feature maps, which can acquire more comprehensive representations for fusing global and local cu...
【YOLOv8改进】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力 (论文笔记+引入代码) 简介:YOLO目标检测专栏介绍了创新的多尺度注意力模块EMA,它强化通道和空间信息处理,同时降低计算负担。EMA模块通过通道重塑和并行子网络优化特征表示,增强长距离依赖建模,在保持效率的同时提升模型性能。适用于...
To address these problems, we propose a multi-scale attention network (MSA-Net) for image inpainting, in which a multi-scale attention group (MSAG) is presented to improve the performance of inpainting network. Here, several multi-scale attention units (MSAUs) are included in MSAG to catch th...
3. 解释说明 efficient multi-scale attention module 的关键要点: 3.1 多尺度特征提取和整合策略: 多尺度特征提取是指在图像或视频处理中,通过使用不同感受野大小的卷积核进行多层级的特征提取。在efficient multi-scale attention module中,采用了一种创新的策略来同时提取不同尺度下的特征。具体而言,模块中包含多个并...
语义分割--Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation /projects/DeepLab.html 针对语义分割问题,嵌入多尺度信息是很有必要的,这里我们提出用一个attentionmechanism 来学习每个像素位置的softly weight themulti-scalefeaturesattentionmodel学习对于不同尺度的物体赋予不同的权重 对于提取多尺度特征,目前主...