发文热潮思路！多尺度注意力机制教你轻松拿下中科院一区顶刊！

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与传统的注意力机制相比， 多尺度注意力机制 引入了多个尺度的注意力权重，让模型能够更好地理解和处理复杂数据。 这种机制通过在不同尺度上捕捉输入数据的特征，让模型同时关注局部细节和全局结构，以提高对细节和上下文信息的理解，达到 提升模型的表达能力、泛化性、鲁棒性和定位精度，优化资源使用效率的效果。 比如发表于TMM的MSDA模块，同时考虑了浅层自注意机制的局部性和稀疏性，可以有效地聚合语义多尺度信息，仅用70%更少的FLOPs就媲美现有SOTA。 为方便各位理解和运用，今天分享 17种 多尺度注意力创新方案 ，原文和开源代码都有。论文可参考创新点做了简单提炼，具体工作细节可阅读原文。 扫码 添加小享，回复“ 多尺度创新 ”   免费获取 全部论文+开源代码 EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction ………………………………