速度嘎嘎提升，可变形卷积v4来了
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AKConv，即插即用的卷积操作来替代常规卷积操作以提高网络性能
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高效可变形卷积，DCNv4
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顶会项刊=注意力机制+可变形卷积？竟然提速80%，不得不看的11种前沿创新
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Deformable Convolution ｜可变形卷积
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DEConv-来自24年1月文章的新型即插即用卷积模块，基本可以应用于CV所有2d任务
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deformable convolution（可变形卷积）讲解
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两个深度学习通用创新点，拿来即用
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deformable convolution（可变形卷积）自用
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(TIP2023) CFP：即插即用的多尺度融合模块
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如何快速写出一篇小论文或毕业论文？要做些什么？创新点如何找？怎么做实验？要用到哪些工具？
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全卷积结构UNet设计：超越基于Transformer的SOTA，参数仅是其50%（附原文和代码）
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如何缝合模块，代码基础示例
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缝合网络的几种常见思路
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MCANet,多尺度交叉轴注意力
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深度学习研一小白水一篇论文流程
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特征融合方式缝合，代码示例。
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水论文：串并联交互缝合，制作自己的模块
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视觉十分钟｜通道注意力原理（SENet，CBAM，SRM，ECA，FcaNet）｜计算机视觉/通道注意力/总结分享
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加个可变形卷积发论文？给你一个idea看看
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SwinFusion：基于Swin Transformer的通用图像融合框架
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CVPR2023 | DWConv的替代品来了，Partial 卷积。
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如何缝合模块，代码示例
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[水文章]Refconv，即插即用模块，代替传统卷积
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【文献梳理】可变形卷积：原理、演进及其在目标检测中的应用
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[水论文]即插即用的下采样模块，HWD，该模块可以很容易地集成到cnn中，以增强语义分割模型的性能
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深度学习通用创新点，改进FFN层
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新颖视觉骨干网络结构，Vision Mamba
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ICCV2023:一行代码无痛提升Vision Transformer的性能
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CFNeT：即插即用的多尺度融合方法
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顶刊PR 2023【已开源】| 创新点拆解，朴实无华的U-Net，在多个超声图像数据集中获得SOTA
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[水论文视觉即插即用]部分卷积，减少冗余计算和内存访问，更有效地提取空间特征
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YOLOV5改进-最新的可变形卷积V3
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U-MixFormer: UNet-like Transformer用于高效语义分割
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缝合网络搭积木可以缝什么？
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深度学习不是用来找工作的
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两行代码，无痛涨点
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水论文的一些思路：NLP->CV
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读一篇论文其实可以获得很多
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研究生话题：实验室研二师妹说她在yolo-v5里面加了transformer网络是什么水平？
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WACV2024:可变性大核注意力医学图像分割