この論文では、チャネルアテンションメカニズムに焦点を当て、高次モーメントの統計的重要性を探求し、グローバルな空間的コンテキストを捉えるためのMoment Channel Attention(MCA)フレームワークが提案されました。EMAメカニズムとCMCメソッドを導入しており、これらは効率的な情報収集とチャネル間相互作用を可能にします。実験結果は、画像分類、物体検出、インスタンスセグメンテーションのタスクで優れた成績を収め、既存のチャネルアテンション手法よりも優れたパフォーマンスを示しています。
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Yangbo Jiang... at arxiv.org 03-05-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.01713.pdfDeeper Inquiries