缝合几个模块实现了新SOTA，这样发论文算学术不端吗？
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：82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82个：28个注意力机制模块、19个卷积模块、13个特征融合模块、9个频域模块、8个下采样模块和5个最新的Mamba模块！
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。
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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。
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19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。
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13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。
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9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。
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8个下采样模块
下采样模块在保持高效率和高准确度的同时，能够更好地适应数据的语义内容，并且具有很好的通用性和灵活性。
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5个Mamba模块
即插即用的Mamba模块可以通过降低计算复杂度，提高模型的计算效率，尤其是在处理长序列和大规模数据时能够提高速度和并优化内存利用率。
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