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SCSC：强化卷积神经网络和 Transformer 的空间跨尺度卷积模块
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了空间跨尺度卷积（SCSC）模块，验证了其在改善CNN和Transformers方面的有效性。SCSC引入了高效的空间跨尺度编码器和空间嵌入模块，以捕捉各种特征。在人脸识别任务中，使用SCSC的FaceResNet在减少68%的FLOPs和79%的参数的情况下，性能提高了2.7%。在ImageNet分类任务中，使用SCSC的Swin Transformer在减少22%的FLOPs的情况下，性能更好。使用SCSC嵌入的传统网络（如ResNet）与Swin Transformer的性能相当。
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关键要点
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本文介绍了空间跨尺度卷积（SCSC）模块。
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SCSC模块有效改善了CNN和Transformers的性能。
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SCSC引入高效的空间跨尺度编码器和空间嵌入模块以捕捉特征。
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在脸部识别任务中，使用SCSC的FaceResNet减少68%的FLOPs和79%的参数，性能提高2.7%。
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在ImageNet分类任务中，使用SCSC的Swin Transformer减少22%的FLOPs，性能更好。
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使用SCSC嵌入的传统网络（如ResNet）与Swin Transformer的性能相当。
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