“聚类+Transformer”俩搭档配享太庙！这方向发A会根本不用忧！

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最近发现CVPR、ICCV、Neurips等顶会上有关 聚类+Transformer 的论文还真不少，而且基本都是效果很好，创新点很值得参考的成果。 比如CVPR2024的S2VNet新型框架，结合了聚类方法和Transformer架构来实现通用的医学图像分割，性能在多个数据集上超越了SOTA，且推理速度提升近15倍，内存使用减少48.2%。 可见聚类+Transformer这个处理序列/文本数据的创新方法确实 有 很高的研究价值 ，再加上它本身就有很多优势， 不仅能增强特征表示和模型性能，还能优化计算效率，提高模型的可解释性， 为图像分割等聚类任务提供新的解决方案。 因此这也是个很值得发表论文的主题，我这边为了方便大家找思路找idea，已经整理好了 12篇 最新的聚类+Transformer论文 ，全部都有代码，想发论文的朋友别错过呀。 扫码添加小享， 回复“ 聚类结合 ” 免费获取 全部论文+开源代码 Clu ………………………………