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...
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...
创新点 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-scale...
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 ...
In the training process, the parameters of the teacher model are updated according to the student model by using the exponential moving average (Tarvainen and Valpola, 2017) (EMA) strategy. The major contributions of our work can be articulated as follows: 2. Methods The overview of the ...
The kinetic-MHD theory has a long history, and it is recently attracting lots of attention in the community of fusion plasma physics, since it is expected to explain the experimental results that small flow (comparable to the particle drift motion) can stabilises the resistive wall mode (RWM)...