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Unet++改进24：添加DualConv||轻量级深度神经网络的双卷积核
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20：添加RFAConv||用于特征冗余的空间和通道重构卷积
Unet++改进12：添加PCONV||减少冗余计算和同时存储访问
Pointnet++改进61：添加InceptionDWConv2d|保持大感受野的同时，显著提升了模型的计算效率
Pointnet++改进59：全网首发MogaBlock（2024最新模块）|用于在纯基于卷积神经网络的模型中进行判别视觉表示学习，具有良好的复杂性和性能权衡
Unet改进14：添加SEAttention||减少冗余计算和同时存储访问
Unet改进2：在不同位置添加CBAM注意力机制
Pointnet++改进卷积系列：全网首发SMPConv连续卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
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