Centrala begrepp
高次モーメントの重要性を強調し、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。
Sammanfattning
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。
Statistik
MCA-E (Ours):38.0, 60.0, 40.7, 22.4, 42.1, 49.6
MCA-S (Ours):38.3, 60.5, 41.4, 22.6, 42.4, 49.4
Citat
"Extensive moment aggregation mechanism offers a viable solution to this challenge."
"MCA method is easily integrated into network architectures."