深度学习可用于时间序列预测任务的可变形注意力模块Deformable Attention
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【即插即用】时间序列+注意力模块的创新，让预测误差狂降36%，模型性能和准确性飙升！
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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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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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CPCA：改进SE和CBAM的即插即用注意力模块
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深度学习｜ECCV 2024 | 即插即用小波变换卷积｜计算机视觉任务通用
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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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ICB和ASB(ICML 2024)：适用于时间序列任务的即插即用模块，可以应用在transformer中
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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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深度学习 | 图像去雾任务 | SCI 2024顶刊 | FCAttention即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互，FCA适用于所有CV2维任务
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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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深度学习 | 极限涨点下采样模块 | HWD小波下采样模块，所有任务必需的即插即用下采样模块，超越一切下采样!!!极限涨点模块
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DA_Block：即插即用模块，可缝合在transformer或unet中
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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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PGM(NeurIPS2023):适用于图像去噪,去雨,去雾的即插即用模块
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深度学习 | 时间序列预测任务 | AAAI 2024顶会 | ScaleGraphBlock用于时间序列预测任务，也适用于NLP方向的即插即用模块
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深度学习| 高效涨点特征提取模块 | HWA半小波注意力即插即用模块，适用于暗光增强，图像增强，图像分类、目标检测、图像分割等CV任务通用高效特征提取注意力模块
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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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多尺度图卷积模块，点云领域【深度学习即插即用模块】ECCV 2022
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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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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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【代码逐行解读】CNN-LSTM-Attention：神经网络时间序列预测！Informer时间序列预测源码解读
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自适应分层特征融合模块HFF，适用于图像分类、图像分割任务，深度学习即插即用模块
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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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CVPR 2024 | 图像恢复 | Adaptive Sparse Transformer
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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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频率感知跨模态注意力和加权跨模态特征融合，适用于RGBD显著性目标检测任务
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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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HAAM：混合自适应注意力模块，适用于图像分割任务
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DA模块，双重注意力，即插即用
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深度学习 | 时间序列预测 | AAAI 2024 | MSGNet
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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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Transformer模块缝合教程重置版，替换自注意力和FFN层【深度学习】
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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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时间序列+即插即用模块，只需几行代码，预测误差骤降36%！
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NAF：即插即用模块，适用于图像恢复领域
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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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GCT(CVPR2020):改进通道注意力SENet，即插即用模块
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深度学习 | 通用涨点注意力模块 | ICML 2024顶会 | SLA简化线性注意力即插即用模块，适用于图像分类，目标检测等所有CV任务和NLP任务通用模块
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Neural Networks 2024 | 深度学习改进SE通道注意力
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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