多尺度注意力（附代码）

文章预览

今天给大家分享一个，至少能出二区idea的即插即用创新点： 多尺度注意力！  其不仅涨点效果显著，而且很有启发性，近来热度一直居高不下！比如代表模块EMA，23年5月才发表，如今引用量已经100+了！此外，还有像是模块MSDA，则能在性能提升的同时，浮点运算降低70%！ 主要在于： 该模块通常包括多个并行的注意力子模块，每个子模块关注于输入数据的不同尺度或分辨率。这些子模块可以独立地计算注意力权重，并生成对应尺度的特征表示。  从而帮助模型更好地利用输入数据中的信息，提升性能和泛化能力。 为让大家更加深入理解该方法，落地到自己的文章里，我给大家准备了 17种创新方法 ，原文和代码都有，一起来看！ 扫描下方二维码，回复 「多尺度attention」 免费获取全部论文合集及项目代码 论文分享 [引用113次）]1. Efficient Multi-Scale Att ………………………………