摘要

本文介绍了一种名为EMBANet的新型多分支注意力网络，该网络通过引入多分支连接（MBC）模块来处理输入张量，从而获得多尺度特征图。EMBANet通过允许变换操作类型和分支数量的灵活调整，为注意力网络设计带来了新的自由度（DoF）。文章详细介绍了EMBANet的工作原理、工作流程以及其在计算机视觉任务中的应用前景，展示了其在分类、检测和分割等任务中优于现有骨干网络的性能。

原理

EMBANet的核心创新在于其多分支注意力（MBA）模块，该模块通过集成多分支连接（MBC）和注意力模块来捕获特征图的通道间交互，从而建立长距离通道依赖。MBA模块的关键在于其能够灵活调整变换操作类型和分支数量，通过多尺度特征提取和通道注意力机制的结合，实现了对特征图的精细处理和有效重校准。

流程

EMBANet的工作流程包括以下几个步骤：首先，通过MBC模块处理输入张量，获取多尺度特征图；其次，利用注意力模块提取不同尺度的特征图的注意力权重；然后，通过Softmax函数重新校准通道注意力向量；最后，将重新校准的权重与相应尺度的特征图进行元素级乘积操作，得到细化后的特征图作为输出。这一流程通过替换ResNet瓶颈块中的3x3卷积，形成新的高效多分支注意力（EMBA）块，进而构建出EMBANet网络。

应用

EMBANet在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，特别是在图像分类、物体检测和图像分割等任务中。其高效的多尺度特征提取能力和灵活的网络结构设计，使其能够适应不同的应用场景和任务需求，为未来的视觉任务提供了强有力的技术支持。