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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[即插即用]BCN，代替BN层
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(TIP2023) CFP：即插即用的多尺度融合模块
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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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PConv(CVPR2023)：即插即用卷积模块
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高效可变形卷积，DCNv4
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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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[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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[水论文]即插即用，可用于分割的模块，CSFCN，轻量级的上下文和空间特征校准网络
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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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DA_Block：即插即用模块，可缝合在transformer或unet中
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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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[即插即用]计算机视觉，特征融合模块pag
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CVPR2023 | DWConv的替代品来了，Partial 卷积。
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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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新颖视觉骨干网络结构，Vision Mamba
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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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【水论文必备】即插即用的小波下采样模块：很容易集成CNN中，增强模型性能
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在特征融合后准确率居然降低，你真的掌握特征融合了吗？特征金字塔或许才是你的优选
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杀疯了！频域+Attention，无痛涨点精度超SOTA22.6%，最全9种融合创新方法
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两个深度学习通用创新点，拿来即用
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