EMA（Efficient Multi-Scale Attention）是一种基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块，它通过并行子网络的设计，有助于实现特征的聚合和交互，从而提高模型对长距离依赖关系的建模能力。这种设计避免了更多的顺序处理和大规模深度，使模型更加高效和有效。