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分享一个顶会都在用的模型涨点方法： 多尺度注意力 。 在 CVPR2024 、 ICLR2024 、 TMM2023 都有多篇基于多尺度注意力的改进创新。因为它的应用面真的很广：你可以用它来 提升模型的泛化性 、 鲁棒性 和 效率 ；也可以设计 新的尺度组合方式 ；还能 跨模态融合 等等。 近三年内有关多尺度注意力的创新很多，我把其中热门的，最主要是 有开源代码的45个创新点 整理了。 45个研究都用 中文标注核心创新点 ，方便大家查找和学习。而且 全部都有论文PDF和下载好的开源代码 ，不需要再去网上找，直接下载这个合集就可以了。 今天 无偿分享 给大家学习，欢迎扫码下载。 扫码下载45个多尺度注意力创新思路 全部论文+代码 这其中有最新CVPR2024、ICLR2024、TMM2023、WACV2023上的创新研究，也有例如引用量100+的高效多尺度注意力模块（EMA），都是近三年内的热门
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