【每天一篇深度学习论文】（CVPR2024）即插即用高效上采样卷 …
2024年11月27日 · 大核分组注意力门（lgag）：通过分组卷积结合大核，进一步融合编码器和解码器之间的特征，以捕捉更大的上下文信息。 高效上采样卷积块（eucb）：该模块用于逐步上 …
[Seg]EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention
2024年8月20日 · Large-kernel grouped attention gate (LGAG): 在前 3 个特征图后都有。 两个输入：门控信号 g 来自跳跃连接的特征和上采样特征图 x 。 Multi-scale convolutional attention …
EMCAD leverages a unique multi-scale depth-wise convo-lution block, significantly enhancing feature maps through multi-scale convolutions. EMCAD also employs channel, spatial, and …
C3融合Efficient Multi-Scale Conv Plus【完整代码】 - CSDN博客
2024年8月26日 · 经过MSCAM处理后的特征图会通过大核分组注意力门（LGAG）进行进一步优化。LGAG融合了当前特征图与来自跳跃连接（skip connection）的特征，利用大核分组卷积在 …
LGAG-Net: Lesion-Guided Adaptive Graph Network for Bone …
To address such problems, a Lesion-Guided Adaptive Graph Network (LGAG-Net) is proposed for bone abnormality detection from musculoskeletal radiograph, where the Lesion-guided …
CVPR 2024 | 医学图像分割 | 高效多尺度卷积注意力解码器EMCAD_ …
Large-kernel Grouped Attention Gate（LGAG）将细化的特征与跳跃连接的特征融合在一起。 通过在设计中使用更大的内核（3×3）组卷积而不是逐点卷积，以更少的计算捕获更大局部环境 …
Large Separable Kernel Attention: Rethinking the Large Kernel …
2024年2月1日 · To mitigate these problems and to enable the use of extremely large convolutional kernels in the attention modules of VAN, we propose a family of Large …
CVPR2024大核分组注意力门控模块LGAG适用于医学图像分割任务 …
cvpr2024大核分组注意力门控模块lgag适用于医学图像分割任务的即插即用模块 01:40 深度学习 | 图像分割任务 | CVPR2024 | 多尺度卷积注意力特征融合EMCAM即插即用模块
大核分解与注意力机制的巧妙结合，图像超分多尺度注意网络MAN …
2023年3月16日 · 不难看出MAN的整体框架较简单，核大小为3×3的卷积被用在SF和DF模块，其中级联的MAB用于生成待融合的高频特征，并通过与浅层特征残差连接，生成最终的待恢复特征 …
湘南学院：LGAG-Net:用于从肌肉骨骼x光照片中检测骨骼异常的损 …
2023年1月1日 · 为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为Lesion-Guided Adaptive Graph Network（LGAG-Net）的方法，用于从肌肉骨骼X光片中检测骨骼异常。 首先，他们设计 …
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