一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文首先给大家提供效果图(由基础版本未作任何修改和修改了本文的改进机制的效果对比图)，然后介绍其主要的原理，最后手把手教大家如何添加该注意力机制。
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二、EMAttention的框架原理
主要原理是一个新型的高效多尺度注意力（EMA）这个模块通过重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。
提出的创新点主要包括：
1. 高效多尺度注意力（EMA）模：这是一种新型的注意力机制，专为计算机视觉任务设计，旨在同时减少计算开销和保留每个通道的关键信息。
2. 通道和批次维度的重组：EMA通过重新组织通道维度和批次维度，提高了模型处理特征的能力。
3. 跨维度交互：模块利用跨维度的交互来捕捉像素级别的关系，这在传统的注意力模型中较为少见。
4. 全局信息编码和通道权重校准：EMA模块在并行分支中编码全局信息，用于通道权重的重新校准，增强了特征表示的能力。
这张图片是文章中提出的高效多尺度注意力（EMA）模块的示意图。"g"表示输入通道被分成的组数。"X Avg Pool"和"Y Avg Pool"分别代表一维水平和垂直的全局池化操作。在EMA模块中，输入首先被分组，然后通过不同的分支进行处理：一个分支进行一维全局池化，另一个通过3x3的卷积进行特征提取。两个分支的输出特征之后通过sigmoid函数和归一化操作进行调制，最终通过跨维度交互模块合并，以捕捉像素级的成对关系。经过最终的sigmoid调节后，输出特征映射以增强或减弱原始输入特征，从而得到最终输出。
