有創新點，就能順利發paper嗎？
當然不是！有了創新點只是開始，模型的編碼、除錯才是重頭戲。很多小夥伴都是改了大量的模型和程式碼，實驗結果卻沒有多少提升，白白耽誤投稿時間。
今天就分享一些發paper必備的工具：100個即插即用縫合模組！
這些模組就像積木一樣，可以按照自己的想法插入到模型中，構建出自己的模型結構。而且模組都是由大牛設計，效能非常強，能大大減少我們的工作量與模型複雜程度。
模組共100個：28個注意力機制模組、21個卷積模組、16個特徵融合模組、11個頻域模組、8個下采樣模組和5個最新的Mamba模組！
此外還有3D、影像超分、目標檢測、點雲模組，一共100個！
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掃碼下載全部100個即插即用模組
28個注意力機制模組
注意力機制模組用的引數更少，能保持資訊有效性的同時還能顯著提升效能，在多個應用方向都擁有優秀的實驗結果標線。
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21個卷積模組
卷積模組可用於取代普通的卷積結構，減少整合新元件的複雜性，並具有更先進的卷積核設計、啟用函式或正則化策略，以捕獲輸入資料中更豐富、更具代表性的特徵從而提高效能。
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16個特徵融合模組
特徵融合模組能夠接受不同型別和來源的特徵資料，並能夠自動進行融合處理，從而適用於各種特徵融合的方法，滿足不同任務的需求。還能夠深入理解資料內在的結構和規律，幫助模型更有效地學習特徵，從而提高準確度和效率。
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11個頻域模組
透過使用快速傅立葉變換（FFT）和逆快速傅立葉變換（IFFT），頻域模組能夠在對數線性複雜度內實現全域性token混合，這比傳統自注意力和MLP模型的二次複雜度更加高效。頻域模組能夠捕捉到整個輸入特徵圖的全域性資訊，這有助於模型更好地理解和處理影像內容。
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8個下采樣模組
下采樣模組在保持高效率和高準確度的同時，能夠更好地適應資料的語義內容，並且具有很好的通用性和靈活性。
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5個Mamba模組
即插即用的Mamba模組可以透過降低計算複雜度，提高模型的計算效率，尤其是在處理長序列和大規模資料時能夠提高速度和並最佳化記憶體利用率。
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此外還有3D、影像超分、目標檢測、點雲模組，一共100個！
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