专栏名称: FightingCV
一个专注于分享计算机视觉、多模态机器学习方向前沿论文,解答常见科研问题,分享好用科研工具的公众号。努力努力再努力,瑞思拜!
目录
相关文章推荐
十点读书  ·  不要太尊重你的孩子 ·  4 天前  
单向街书店  ·  身处社会丛林,适者生存,还是拒不交出? ·  3 天前  
51好读  ›  专栏  ›  FightingCV

即插即用,显著涨点的模块总结

FightingCV  · 公众号  ·  · 2025-01-02 09:20

正文

有创新点,就能顺利发paper吗?


当然不是!有了创新点只是开始,模型的编码、调试才是重头戏。很多小伙伴都是改了大量的模型和代码,实验结果却没有多少提升,白白耽误投稿时间。


今天就分享一些发paper必备的工具: 100个 即插即用缝合模块


这些模块就像积木一样,可以按照自己的想法插入到模型中,构建出自己的模型结构。而且模块都是由大牛设计,性能非常强,能大大减少我们的工作量与模型复杂程度。


模块共 100 28个注意力机制模块 21个卷积模块 16个特征融合模块 11个频域模块 8个下采样模块 5个最新的Mamba模块


此外还有3D、图像超分、目标检测、点云模块, 一共100个


想发paper的小伙伴们必备!扫下方二维码即可全部下载, 无偿无套路


扫码下载全部100个即插即用模块


28个注意力机制模块


注意力机制模块用的参数更少,能保持信息有效性的同时还能显著提升性能,在多个应用方向都拥有优秀的实验结果标线。

扫码下载全部100个即插即用模块


21个卷积模块


卷积模块可用于取代普通的卷积结构,减少集成新组件的复杂性,并具有更先进的卷积核设计、激活函数或正则化策略,以捕获输入数据中更丰富、更具代表性的特征从而提高性能。

扫码下载全部100个即插即用模块


16个特征融合模块


特征融合模块能够接受不同类型和来源的特征数据,并能够自动进行融合处理,从而适用于各种特征融合的方法,满足不同任务的需求。还能够深入理解数据内在的结构和规律,帮助模型更有效地学习特征,从而提高准确度和效率。

扫码下载全部100个即插即用模块


11个频域模块


通过使用快速傅里叶变换(FFT)和逆快速傅里叶变换(IFFT),频域模块能够在对数线性复杂度内实现全局token混合,这比传统自注意力和MLP模型的二次复杂度更加高效。频域模块能够捕捉到整个输入特征图的全局信息,这有助于模型更好地理解和处理图像内容。

扫码下载全部100个即插即用模块


8个下采样模块







请到「今天看啥」查看全文