YOLOv5算法进阶改进（11）— 添加EMA注意力机制 | 基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块

前言：Hello大家好，我是小哥谈。EMA（Exponential Moving Average）注意力机制是一种用于增强模型性能的注意力机制，它通过对模型的特征图进行加权平均来提取更有用的特征信息。具体来说，EMA注意力机制通过引入一个权重因子来调整特征图中每个位置的重要性，从而使模型能够更好地关注重要的特征。🌈   

 前期回顾：

             YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

     

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