之前的文章链接改进YOLOv5/YOLOv8:复现结合即插即用 | 高效多尺度注意力（EMA），模块成为YOLOv5改进的小帮手
在深度学习和计算机视觉的研究中，随着对模型复杂度和计算效率需求的不断提高，研究者们开始尝试各种方法来提升模型的表现。其中，注意力机制的提出被证明是一种非常有效的方法。它能够帮助模型集中在输入中的重要部分，从而提升模型的表现。
然而，传统的注意力机制常常只在一定的空间范围内起作用，而无法获取全局的上下文信息。为了解决这个问题，研究者们开始尝试在模型中加入全局的注意力机制，比如SELayer (Squeeze-and-Excitation Layer)。同时，为了增强模型对不同尺度特征的捕捉能力，也开始尝试使用不同大小的卷积核。
此外，随着模型的复杂度增加，计算资源和效率的需求也在不断提高。为了在保持模型性能的同时提高计算效率，分组卷积开始被广泛使用。分组卷积不仅能够提高计算效率，还能够增强模型的表示能力。
因此，在这样的背景下，ema模块应运而生。它融合了注意力机制、不同大小的卷积核以及分组卷积，旨在在保持高计算效率的同时，提高模型的性能和表现。
1. 每个网络模块都可以通过调节fastor参数降低模型参数量和计算量