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Pointnet++改进71：添加LFE模块|高效长距离注意力网络

news 2026/2/10 16:57:09

简介：
1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！
2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入LFE模块，提升性能。
3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

目录

1.理论介绍

2.修改步骤

2.1 步骤一

         2.2 步骤二

         2.3 步骤三

1.理论介绍

最近，基于Transformer的方法在各种视觉任务中取得了令人印象深刻的结果，包括通过利用自注意力（SA）进行特征提取的图像超分辨率（SR）。然而，在大多数现有的基于Transformer的模型中，SA的计算非常昂贵，而一些采用的操作可能对SR任务来说是多余的。这限制了SA计算的范围，从而限制了SR性能。在这项工作中，我们提出了一种用于图像SR的高效长距离注意力网络（EL

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友思特方案 | 精密制程的光影贴合：半导体制造中的高功率紫外光源

导读 为新能源锂电行业赋能第四站&#xff1a;半导体制造中的高功率紫外光源&#xff01;稳定输出、灵活控制的曝光设备是新能源/半导体行业高端生产中减少误差、提高效率的核心技术&#xff0c;友思特 ALE 系列 UV LED 紫外光源集合6大优势&#xff0c;为精密制造的健康发展提…...

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