三维医学图像分割和重建 | DEFN
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CRMSA(CVPR2024):可以缝在transformer中的跨区域多头自注意力模块，附缝合演示教程
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深度学习 | 遥感语义分割 | 多尺度聚合注意力模块MSAA
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Transformer | 继承Mamba优势 | 线性注意力模块MLLA | 计算机视觉任务通用
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深度学习 | (arXiv 2024.07)即插即用注意力SCSA
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深度学习即插即用模块 | 2d，3d医学图像分割 | PMFS模块
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HAAM：混合自适应注意力模块，适用于图像分割任务
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LPA：局部金字塔注意力模块，2d和3d版本，适用于图像分割任务
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【24年7月】SvANet | 小型医学对象分割网络
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【ECCV 2024】深度学习图像超分领域的轻量级即插即用模块FMB
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RSAblock：适用于3d医学图像分割的注意力模块，可以缝合在UNet中，即插即用
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DA_Block：即插即用模块，可缝合在transformer或unet中
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TIAM：适用于遥感图像变化检测任务的时空交互注意力模块
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BMVC 2024 | 医学图像分割 | 多尺度自适应空间注意力门控MASAG
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深度学习每日论文 | 医学图像分割 | 双重交叉注意力DCA
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深度学习 | ECCV 2024 | 图像恢复 | Histoformer
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EFF：高效特征融合模块，适用于图像分割任务，2d和3d版本
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两个适用于图像去噪任务的残差注意力模块，即插即用
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深度学习息肉分割 | WACV2024 | MEGANet
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PAA endocer，即插即用模块，附替换教程，适用于图像分割任务
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深度学习目标检测 | 多尺度特征融合 | 即插即用模块
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仅使用pytorch实现的即插即用Mamba模块，不需要linux环境和mambassm库
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深度学习直接缝了别的模型的模块，如何修改成自己的东西？模块改进视频第一期
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结合了多尺度大核注意力和门空间注意力单元的注意力模块，适用于图像超分领域
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即插即用特征提取注意力模块HWAB，可用于低光图像增强任务【深度学习】
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MSCA(NeurIPS 2022):一种多尺度卷积注意力模块,适用于语义分割
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深度学习裂缝检测 | 基于Haar小波的注意力
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(PRCV 2023)深度学习即插即用空间聚合模块GLSA，医学图像分割
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CSA：可以应用在U型网络中的多尺度注意力模块
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深度学习 | KAN+SCConv | SCKansformer
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axial attention(MICCAI2021):适用于图像分割的注意力模块
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GSC(MICCAI2024)：可以应用在Mamba中的卷积模块，3d和2d版本，即插即用
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深度学习 | 图像超分 | ICCV 2023 | DAT
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SDM：特征融合模块，即插即用，2D和3D均适用
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Neural Networks 2024 | 深度学习改进SE通道注意力
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超轻量且高效的动态上采样器，附演示教程，可以轻松替代现有的上采样器，即插即用
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CPCA：改进SE和CBAM的即插即用注意力模块
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在云服务器上运行Github开源项目(基准模型)教程，分享一个变体UNet用于医学图像分割的基准模型【深度学习】
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【ICCV2023】深度学习多尺度线性注意力模块MLA
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深度学习 | ECCV 2024 | 语义分割 | RCM模块和DPG头
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scSE：空间通道注意力，即插即用，适用于图像分割等图像处理领域