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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CSA：可以应用在U型网络中的多尺度注意力模块
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CVPR2024中的多特征融合，附即插即用代码
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一个视频带你完全掌握深度学习模块缝合全部基础操作，以UNet为例
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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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CPCA：改进SE和CBAM的即插即用注意力模块
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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2D和3D分割任务
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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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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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DA_Block：即插即用模块，可缝合在transformer或unet中
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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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SLAB(ICML2024):可应用在transformer中的归一化方法和注意力模块,附演示教程
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DSAM：适用于图像恢复任务的注意力模块
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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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FECAM:频率增强通道注意力模块，适用于时间序列预测任务，可以缝合在transformer中，即插即用
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PConv(CVPR2023)：即插即用卷积模块
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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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DICAM：适用于水下图像增强的注意力模块
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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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GCT(CVPR2020):改进通道注意力SENet，即插即用模块
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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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TIF：特征融合模块，可以在跳跃连接过程中使用
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RevIN(ICLR 2022)：适用于时间序列预测任务的归一化方法，可以应用在transformer中，即插即用
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DASI:一种特征融合模块，即插即用，适用于目标检测等计算机视觉领域
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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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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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Vision Mamba(Vim)环境配置过程(Linux)
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微软新作StarNet创飞CVPR24：轻量级超强Backbone来了！在神经网络中应用价值极高
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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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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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3D EfficientViT:EfficientViT的3D版本,适用于3D的模块
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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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GhostModuleV1&V2:可以代替原有的卷积操作，即插即用
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KAN真的能取代MLP吗
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论文速读26：KAN 人工智能新的大厦
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【AAAI2024】Unet高级变体来了 重振MLP对医学图像分割高效提取长距离依赖能力
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KAN+Resnet项目讲解，融入KAN后指标超越原残差神经网络，学会这个方法融合进任意神经网络
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Mamba Out！最新论文表明，Mamba对于计算机视觉不好使！
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Mamba Out!2024视觉最新架构VMamba,号称超越Transformer,是一个创新度非常大的创新点!!有需要的赶紧看看了!
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KAN-缝合具体操作以及一些思考
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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