DFF：可以缝合在transformer中的动态特征融合模块，来自于2024年3月份的文章，适用于3D分割任务
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融合创新：ResNet+Transformer高性能低参数，准确率达99.12%（附9种融合创新思路）
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融合创新!：全局注意力+局部注意力训练成本直降91.6%，8种结合创新方案值得一看！
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深度学习缝了別的模块的创新点如何描述？思路：魔改attention+多尺度特征融合
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特征融合与注意力机制(Attention Mechanism)最新创新方法
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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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MCANet,多尺度交叉轴注意力
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MCAM-即插即用的图像特征融合模块(采用跨模态注意力机制，帮助深度学习模型关注重要特征)
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CPCA：改进SE和CBAM的即插即用注意力模块
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SmoothNet(ECCV2022):适用于人体姿态估计领域的即插即用模块，可以跟任意的2D和3D姿态估计网络进行组合
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【深度学习创新点】训练神经网络的一系列调参经验和技巧教程文档分享
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频域混合注意力SpectFormer
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PGM(NeurIPS2023):适用于图像去噪,去雨,去雾的即插即用模块
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Mamba Back！一种来自于Mamba领域的即插即用模块(TimeMachine)，用于时间序列任务！
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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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一种新的即插即用模块-RFAConv(基本适用于分类，目标检测，分割等所有CV任务)
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DA_Block：即插即用模块，可缝合在transformer或unet中
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GCT(CVPR2020):改进通道注意力SENet，即插即用模块
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针对transformer的FFN层缝合教程，把深度可分离卷积缝合在FFN层中教学【深度学习】
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DA模块，双重注意力，即插即用
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多尺度注意力融合模块MSAF，2d和3d版本
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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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大队长带你原地毕业，即插即用的注意力机制，让你少走三年弯路
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特征融合方式缝合，代码示例。
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[即插即用]计算机视觉，特征融合模块pag
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CVPR2023--SCConv：即插即用的空间和通道重建卷积
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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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PyConv：金字塔卷积，适用于几乎所有计算机视觉任务，即插即用
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GAU(AAAI2024):无缝集成到SNN的即插即用注意力模块
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以U-Net为例，缝合模块教程，深度学习通用，看完不会直接来扇UP，报销路费
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FeatUp(ICLR2024):适用于任何方向的模型无关模块,附缝合教程
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GRN：全局响应归一化，可替换transformer中的归一化层
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TIF：特征融合模块，可以在跳跃连接过程中使用
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DO-Conv：深度超参数化卷积层，适用于计算机视觉图像处理任务，可以替代传统卷积
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元素相乘优于相加，全新backbone：StarNet(CVPR2024)
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SFFusion：特征融合模块，2d和3d版本，附创新点的启发，提取和融合浅层特征
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(TIP2023) CFP：即插即用的多尺度融合模块