As a follow-up, this document provides further analysis of the key issues and outlines an initial AI strategy and a deployment roadmap. The current ECA strategy covers the period 2021-2025. Preparation of the next strategy is likely to start soon, and will need to fully reflect AI aspects.

2024年10月16日 · This module serves as the bridge between the AI- and ECA-module. Meaning that, if you want to use AI-actions in your ECA-models or want to generate models via an AI-agent, then is module will take care of that.

2023年10月22日 · 本文介绍了如何将ECA（EfficientChannelAttention）模块引入YOLOv8深度学习模型，通过改进通道注意力机制，降低模型复杂度，同时保持或提高准确性。 ECA的优势在于捕捉长距离依赖，参数量小且计算高效。

2024年6月20日 · Efficient Channel Attention （ECA） Module. 模块使用少量的参数但效果得到了明显的提升； 作者发现，避免降维对于学习通道注意力很重要，同时，保持适当的跨通道交互可以在不显著提高模型复杂度的同时保持优秀的性能； 3. 创新点具体是怎么做的 3.1. 回顾经典： SE ...

2024年10月4日 · In this document, we explain the use of AI for audit and the audit of AI systems, and clarify the distinction between them. We then propose a set of goals and objectives for the ECA and, after an analysis of the risks, an AI roadmap with …

(OECD) on AI promotes principles for responsible stewardship of trustworthy AI, and identifies five dimensions of public action to encourage AI innovation and uptake: (1) investing in AI research and development and in open datasets, and encouraging

可以看到，ECA 注意力机制相比其他两个注意力机制来说，思想和运算都极为简便，对网络处理速度的影响最小，但 ECA 注意力只用到了通道注意力，其准确度还需实验来证明。 微信公众号：人工智能感知信息处理算法研究院. 知乎主页： AI高级人工智能. SE 注意力机制首先对输入特征图进行了通道压缩，而这样的压缩降维对于学习通道之间的依赖关系有不利影响，基于此理念，ECA 注意力机制避免降维，用1 维卷积高效实现了局部跨通道交互，提取通道间的依赖关系。 具体…

2022年4月9日 · 本文以ResNets和MobileNetV2为骨干，利用提出的ECA模块在图像分类、目标检测和实例分割方面进行了广泛的评估。 实验结果表明，该模块在性能上优于其他模块，且具有较高的效率。 ECA模块与其他注意力模块的比较：这里以ResNets作为骨干模型来进行分类精度，网络参数和FLOPs的比较，以圆来表示。 从上图可以看出. 深度卷积 神经网络 (CNNs)在 计算机视觉 领域得到了广泛的应用，在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了很大的进展。 从开创 …

2022年4月20日 · Efficient Channel Attention Module 简称 ECA，2020年 Qilong Wang等人提出的一种 高效通道注意力(ECA)模块 ； 提出了一种 不降维的局部跨通道交互策略 ，有效避免了降维对于通道注意力学习效果的影响 ；

What is the AI ECA integration module? The AI ECA integration module provides integration with the ECA: Event - Condition - Action module. It provides a number of ECA "Actions" which can be used by the module to conditionally send and receive data from an LLM.