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机构名称：
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渠道注意机制努力重新校准了Channel权重以增强网络的表示能力。但是，主流方法通常仅依赖于全球平均池作为特征挤压器，这大大限制了模型的整体潜力。在本文中，我们提出了神经网络中特征图的统计矩。我们的发现突出了高阶力矩在增强模型容量中的关键作用。因此，我们提出了一种柔性和全面的机制，称为占据了刻有力矩聚集（EMA），以捕获全球空间环境。基于这种机制，我们提出了力矩通道注意（MCA）框架，该框架有效地结合了基于力矩的多个级别，同时通过我们的交叉矩卷积（CMC）模块最大程度地降低了其他计算成本。通过通道卷积层的CMC模块捕获多个订单力矩信息以及跨通道特征。MCA块设计为轻巧，容易整合到各种神经网络体系中。关于经典图像分类，对象检测和实例分割任务的实验结果表明，我们所提出的方法实现了最先进的方法，表现优于现有的通道注意方法。
arxiv：2403.01713v1 [cs.cv] 2024年3月4日
主要关键词
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