期望最大化注意力网络 EMANet 详解

最新推荐文章于 2025-02-17 21:14:51 发布
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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78018142

本文计划复现一种视觉效果出色的人工智能算法，该算法在图像处理和计算机视觉任务中表现优异，值得深入研究和实践。

先占个坑，有空复现一下，效果看着不错。由于公式图片无法转过来，所以就直接页面转PDF搬砖过来了。

注意力机制详解系列（三）：空间注意力机制
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
02-28 2万+
本篇为注意力机制系列第三篇，主要介绍注意力机制中的空间注意力机制，着重详解DCN、Non-local、ViT、DETR等模型，下一篇将对混合注意力机制和时域注意力机制进行讲解。
卷积神经网络中的自注意力机制(Self-Attention Mechanism)
AI天才研究院
07-12 1224
卷积神经网络中的机制表现为操作，其实现过程与Seq2Seq模型的自注意力机制类似。标准的卷积层是一种局部滤波操作，其输出特征上的任意位置是由对应输入特征的一个邻域构造的，只能捕捉局部特征之间的关系。而自注意力机制通过计算任意两个位置之间的关系直接捕捉远程依赖，而不用局限于相邻点，相当于构造了一个的卷积核，从而可以捕捉更多信息。在卷积网络的自注意力机制中，首先构造输入特征x的键特征fx, 查询特征gx和值特征hx；
期望最大化注意力网络 EMANet
年轻即出发，
06-28 5692
论文提出的期望最大化注意力机制Expectation- Maximization Attention (EMA)，摒弃了在全图上计算注意力图的流程，转而通过期望最大化（EM）算法迭代出一组紧凑的基，在这组基上运行注意力机制，从而大大降低了复杂度。X表示观测数据，Z表示隐变量空间，每一个数据x都有相应的隐变量与其对应，{X,Z}称为完整的数据，其极大似然估计就是lnp(X，Z|q)，q表示模型的参数。通过注意力可视化图，i，j，k，l表示四个随机选择的基的下标,右边四列绘出的是它们各自对应的注意力图。
期望最大化注意力网络EMANet
u012483097的博客
10-10 384
https://arxiv.org/abs/1907.13426 https://github.com/XiaLiPKU/EMANet
期望最大化注意力网络EMANet ：Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation
woshidakeai的博客
11-04 3096
主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78018142（论文作者知乎发的专栏） https://blog.youkuaiyun.com/qq_34914551/article/details/100927668（其他博主对EMANET的理解） 代码：https://github.com/XiaLiPKU/EMANet 目录 Abstra...
ICCV 2019 Oral | 解读北大提出的期望最大化注意力网络EMANet
我爱计算机视觉
08-21 676
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载。导读：本文作者为52CV分割群里一位技术大佬，论文中将期...
期望最大化注意力网络用于语义分割——Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation
ADICDFHL的博客
10-11 1471
在本文中，我们提出了一种新型的注意力机制，即期望最大化注意力（EMA），它通过迭代执行EM算法计算出更紧凑的基础集。EMA的重建输出是低秩的，并且对输入的变化具有鲁棒性。我们将所提出的方法形式化为轻量级模块，可以轻松插入到现有的CNN中，代价很小。在许多基准数据集上的广泛实验表明了所提出的EMAU的有效性和效率。
期望最大化注意力网络EMANet详解
人工智能讲师分享前沿技术
09-04 2062
内容来自将门计算机视觉社群，作者李夏 本文所提出的期望最大化注意力机制，摒弃了在全图上计算注意力图的流程，转而通过期望最大化算法迭代出一组紧凑的基，在这组基上运行注意力机制，从而大大降低了复杂度。 李夏，北京大学计算机应用技术硕士在读，导师为林宙辰教授和刘宏教授。研究方向是低层级视觉和语义分割。读研期间在ECCV,ICCV等多个会议发表文章。此外，李夏获得COCO 2018竞赛panoptic...
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入EMAttention(EMA）注意力
tsg6698的博客
06-20 1196
具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重之外，还通过跨维度交互来进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级的成对关系。该模块的核心思想在于通过保留每个通道的信息并减少计算开销，从而在不进行维度缩减的情况下提高模型的效率和性能。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块
热门推荐
AI浩
06-23 2万+
在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在产生更清晰的特征表示方面的显著有效性得到了证明。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重外，还通过跨维度交互进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级成对关系。
【YOLOv8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
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-23 5912
【YO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，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组内分布均匀。具体来说，除了在每个并行分支中对全局信息进行编码以重新校准通道权重外，这两个并行分支的输出特征还通过跨维度交互进一步聚合，以捕捉像素级的成对关系。
YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.71】注意力机制Expectation-Maximization Attention（EMA模块）
m0_70388905的博客
06-24 2610
新颖有效的注意力机制EMA
YOLOv8改进：手把手入门系列篇 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点 | EMA注意力作为案例展开
会AI的学姐
10-13 2万+
问题点：创新点为什么在自己数据集不涨点，甚至出现降点的现象；本文解决对策：拿EMA注意力作为案例进行展开，将创新点放入不同网络位置，总有一种能够高效涨点
YOLOv8添加CBAM注意力机制
zhaodaandedifang的博客
05-01 2207
简单记录YOLOv8添加各种模块的改进，文章所写都已运行成功。
Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习
最新发布
Henry的博客
02-17 777
EMA（Exponential Moving Average，指数移动平均）注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型，旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果。与传统的注意力机制相比，EMA注意力机制在计算注意力权重时，不仅考虑当前时刻的信息，还结合了历史信息的加权平均。传统注意力机制（如Transformer中的自注意力机制）主要关注当前时刻的输入与历史输入的点积关系，而EMA注意力机制通过引入指数移动平均，更注重历史信息的累积效应。xt是当前时刻的输入；与传统注意力机制的区别。
三分钟学会使用系列（YOLOv5）|EMA注意力机制，涨点神器！
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
01-27 7285
本文旨在让读者快速了解相关技术并运用,欢迎关注。
YOLOV7改进：CVPR 2023 | 在C5模块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点
AIcurator的博客
06-27 2396
显著的渠道或空间有效性注意力产生机制更加可辨特征表示用各种计算机进行了说明视觉任务。然而，跨通道建模关系与通道降维可能在提取深度视觉表征时带来副作用。本文提出了一种新的高效多尺度注意力(EMA)方法。模块提出。专注于保留信息每个通道上，并减少计算在上方，我们将部分通道重塑为批处理尺寸并将通道尺寸分组为多个子特征构成空间语义特性在每个特性组中分布良好。具体来说，除了将全局信息编码到重新校准每个平行通道的权重支路，两个并联支路的输出特征为的跨维度交互进一步聚合捕获像素级成对关系。
pytorch代码实现注意力机制之EMA
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注意力机制之EMA
YOLOv5改进：引入EMA注意力机制优化计算机视觉
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09-17 1640
注意力机制在计算机视觉领域起着关键作用，可以帮助模型集中注意力于重要的图像区域。EMA注意力机制是一种基于指数移动平均的方法，用于计算每个位置的注意力权重。YOLOv5是一种流行的目标检测算法，但它仍然有改进的空间。本文将介绍一种改进的版本，通过引入EMA（指数移动平均）注意力机制，提高YOLOv5的性能。通过引入EMA注意力机制，我们改进了YOLOv5的性能。该注意力机制可以帮助模型更好地聚焦于关键区域，提高目标检测的准确性和鲁棒性。模块，它包含一个自适应平均池化层和两个全连接层，用于计算注意力权重。
YOLOv8 改进 008：添加 EMAttention 注意力机制
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本文详细介绍了如何在 YOLOv8 中添加 EMAttention 注意力机制，以提升模型性能。通过本文你将会学习到 EMAttention 注意力机制的原理、核心代码实现，并跟随步骤在 YOLOv8 中注册和应用该模块。EMAttention 能够有效增强模型的特征表示能力，提高计算机视觉任务的准确性。
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