国庆更新｜芒果YOLOv8改进181:即插即用,最新注意力机制EMA:具有跨空间学习的高效多尺度注意力模块，ICCASSP论文
💡本篇内容：芒果YOLOv8改进135:最新注意力机制EMA:即插即用,具有跨空间学习的高效多尺度注意力模块，ICCASSP 论文
**EMA｜具有跨空间学习的高效多尺度注意力模块 | 即插即用
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。
改进源码教程 | 详情如下🥇
- 即插即用 具有跨空间学习的高效多尺度注意力模块EMA
- 包括改进所需的 核心结构代码 文件 以及网络结构yaml配置
文章目录
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- 一、高效多尺度注意力模块EMA 理论部分 + YOLOv8 代码改进
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- 1.1 理论介绍
- 二、改进 YOLOv8 + 高效多尺度注意力模块EMA 核心代码
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- 2.1 EMA 核心代码改进
- 2.2 YOLOv8-EMA 改进网络结构配置
- 2.3 YOLOv8-EMA 训练
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一、高效多尺度注意力模块EMA 理论部分 + YOLOv8 代码改进
1.1 理论介绍
通道或空间注意力机制在各种计算机视觉任务中显示出显著的有效性，能够产生更易于识别的特征表示。
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