YOLOv5算法进阶改进（11）— 添加EMA注意力机制 | 基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块

2024-01-07 06:10:04
开发
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前言：Hello大家好，我是小哥谈。EMA（Exponential Moving Average）注意力机制是一种用于增强模型性能的注意力机制，它通过对模型的特征图进行加权平均来提取更有用的特征信息。具体来说，EMA注意力机制通过引入一个权重因子来调整特征图中每个位置的重要性，从而使模型能够更好地关注重要的特征。🌈

前期回顾：

YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_61961691/article/details/135331035 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1743756843605430272.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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