为多尺度注意力网络写三点文章贡献

提高了图像分类和目标检测的性能 多尺度注意力网络（MSAN）引入了多个注意力机制，对不同层级的特征图进行加权，从而提高了图像分类和目标检测的性能。这种多尺度注意力机制可以捕捉到图像中不同层次的语义信息，使得网络能够关注到更加重要的特征。

提供了一种通用的网络结构 MSAN是一种通用的网络结构，可以应用于多种视觉任务，例如图像分类、目标检测和图像分割等。这种通用性使得网络能够更加灵活地适应不同的任务和数据集，同时也方便了网络的应用和推广。

提高了网络的可解释性 MSAN引入了注意力机制，可以将网络的关注点可视化，从而提高了网络的可解释性。用户可以更加直观地理解网络在进行特征提取和分类时的思考方式，同时也方便了网络的调试和优化。