ema注意力机制加入hrnet

EMA（Exponential Moving Average）注意力机制是一种用于模型训练的技术，它可以帮助模型更好地捕捉输入数据的长期依赖关系。HRNet（High-Resolution Network）是一种高分辨率网络结构，它在计算机视觉任务中取得了很好的性能。

当将EMA注意力机制应用于HRNet时，可以提升HRNet在处理图像任务时的性能。具体来说，EMA注意力机制通过对模型参数进行指数移动平均来平滑模型的更新过程。这样做的好处是可以减少模型在训练过程中的震荡，使得模型更加稳定。

在HRNet中引入EMA注意力机制可以有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性，使得模型在处理不同尺度和复杂度的图像时更加有效。通过使用EMA注意力机制，HRNet可以更好地捕捉图像中的细节信息，并且在训练过程中保持模型的稳定性。