SwinTransformer改进（10）：Efficient Multi-scale Attention (EMA) 增强的 Swin Transformer 模型

1.介绍

本文将深入分析一个结合了 Efficient Multi-scale Attention (EMA) 模块的 Swin Transformer 模型实现。该模型通过将 EMA 注意力机制集成到 Swin Transformer 的不同阶段，旨在增强模型的特征提取能力，同时保持 Swin Transformer 原有的层次化窗口注意力优势。

模型架构

1. EMA (Efficient Multi-scale Attention) 模块

EMA 模块是一种高效的多尺度注意力机制，它通过分组处理和空间注意力来捕获不同尺度的特征信息。

class EMA(nn.Module):
    def __init__(self, channels, factor=8):
        super(EMA, self).__init__()
        self.groups = factor
        assert channels // self.groups > 0
        self.softmax = nn.Softmax(-1)
        self.agp = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2