MCA: Moment Channel Attention Networks

通道注意力机制旨在重新校准通道权重，以增强网络的表现能力。然而，主流方法通常仅依赖于全局平均池化作为特征压缩器，这显著限制了模型的整体潜力。在本文中，我们研究了神经网络中特征图的统计矩。我们的发现突显了高阶矩在增强模型容量方面的关键作用。因此，我们引入了一种灵活全面的机制，称为广泛矩聚合（EMA），以捕捉全局空间上下文。在此机制的基础上，我们提出了矩通道注意力（MCA）框架，通过我们的交叉矩卷积（CMC）模块，在最小化额外计算成本的同时，高效地结合了多个级别的基于矩的信息。CMC模块通过通道卷积层捕获多阶矩信息以及交叉通道特征。MCA块设计轻量且易于集成到各种神经网络架构中。在经典的图像分类、目标检测和实例分割任务上的实验结果表明，我们提出的方法实现了最先进的结果，优于现有的通道注意力方法。

本文旨在解决通道注意机制中使用全局平均池化作为特征压缩器的局限性，提出一种新的机制来捕获全局空间上下文，以增强模型的表征能力。

本文提出了一种灵活全面的机制，称为广泛的矩聚合（EMA），用于捕获全局空间上下文，并在此基础上提出了Moment Channel Attention（MCA）框架，通过Cross Moment Convolution（CMC）模块高效地整合多个级别的基于矩的信息。

本文通过实验验证了所提出方法的有效性，包括在图像分类、目标检测和实例分割任务中取得了最先进的结果。同时，本文提出的MCA框架轻量且易于集成到各种神经网络架构中。

在相关研究中，文献中提到了一些通道注意机制的研究，如SENet和CBAM。