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这是一个专注于Unet改进改进的项目，提供全面的改进方案，包括注意力机制，损失函数改进，激活函数改进和诸多即插即用模块。项目持续更新，支持答疑服务，订阅用户可获取最新改进的核心代码。1.Unet改进1：更换不同的激活函数2.Unet改进2：在不同位置添加CBAM注意力机制3.Unet改进3：在不同位置添加NAMAttention注意力机制4.Unet改进4：在不同位置添加GAMAttention注
这是一个专注于Unet改进改进的项目，提供全面的改进方案，包括注意力机制，损失函数改进，激活函数改进和诸多即插即用模块。项目持续更新，支持答疑服务，订阅用户可获取最新改进的核心代码。
改进汇总：
3.Unet改进3：在不同位置添加NAMAttention注意力机制
4.Unet改进4：在不同位置添加GAMAttention注意力机制,保留信息以增强通道-空间相互作用
5.Unet改进5：在不同位置添加EMA注意力机制,跨空间学习的高效多尺度注意模块
6.Unet改进6：在不同位置添加CoordAtt注意力机制
7.Unet改进7：在不同位置添加SimAM注意力机制||无参数的卷积神经网络注意模块
8.Unet改进8：在不同位置添加SpatialGroupEnhance||空间群智能增强:改进卷积网络中的语义特征学习
9.Unet改进9：在不同位置添加LSKBlock||动态调整其大空间感受场
10.Unet改进10：在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制
11.Unet改进11：在不同位置添加MLCA||轻量级的混合本地信道注意机制
12.Unet改进12：添加PCONV||减少冗余计算和同时存储访问
Unet改进13：添加RepVGG||减少冗余计算和同时存储访问
Unet改进14：添加SEAttention||减少冗余计算和同时存储访问
Unet改进15：添加TripletAttention||减少冗余计算和同时存储访问
Unet改进16：添加DoubleAttention||减少冗余计算和同时存储访问
Unet改进17：添加ShuffleAttention||减少冗余计算和同时存储访问
Unet改进19：添加ScConv||用于特征冗余的空间和通道重构卷积
Unet改进20：添加RFAConv||用于特征冗余的空间和通道重构卷积
Unet改进21：添加AKConv||具有任意采样形状和任意数目参数的卷积核
Unet改进23：添加DiverseBranchBlock||通过组合不同规模和复杂度的分支来增强单个卷积的表示能力
Unet改进24：添加DualConv||轻量级深度神经网络的双卷积核
Unet改进25：添加iRMB||轻量级深度神经网络的双卷积核
Unet改进26：添加DynamicConv|增加大规模视觉预训练模型中的参数数量，同时最小化FLOPs的增加
Unet改进27：添加DGCST|Vision Transformer与DGSM模块集成在一起的创新结构
Unet改进28：添加PPA(2024最新改进方法)|多分支特征提取策略，捕获不同尺度和层次的特征信息。
Unet改进29：添加UniversalInvertedBottleneckBlock(2024最新改进方法)|倒瓶颈(UIB)搜索块
Unet改进30：添加CAA(2024最新改进方法)|上下文锚定注意模块来捕获远程上下文信息
Unet改进31：添加Star_Block(2024最新改进方法)|紧凑的网络结构和高效的运算
Unet改进32：添加SSPCAB(2024最新改进方法)|紧凑的网络结构和高效的运算
Unet改进33：添加ConvolutionalGLU(2024最新改进方法)|紧凑的网络结构和高效的运算
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