两个深度学习通用创新点，拿来即用

疯狂的CV:
我们缝了一个主要能提点的模块后，加上这些不是主要的小东西，来增加工作量什么的，也可以算一个点[脱单doge]。

灵璃w:
如果需要运用多尺度特征，通过视频的下采样获取多尺度之后，有对应的上采样方式吗[脱单doge]

【回复】上采样也可以算一个改进点，常规的就是pixelshuffle，双三插值，近邻插值等等，自己也可以改进一些写一个[脱单doge]
【回复】哥 现在找到好的方法了吗
【回复】回复 @疯狂的CV :有改进版的三维降采样和上采样方式吗
AI视频小助理:
本视频讲述了一些通用的创新点，包括下采样、下载量等，可以增加工作量和消融实验。此外，视频还提到了attention和一些实验方法，如BN和LN，可以直接拿来使用。这些小创新点可以帮助提高论文的质量和工作量。--以上内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@早该知道leo 召唤发送

寄寄子爱摆烂:
A+B+C被外审专家指出都是引用前人的该怎么回复[大哭]

【回复】回复 @Nivrend :因为神经网络科研的本质就是缝，没有人缝的话那学科没法进步，要鼓励把网络做的更通用就有必要鼓励大家尝试不同的排列组合
【回复】脸皮厚点，直接起个新名字，说是自己的
【回复】说明这个专家很业余，而且很有可能是那种老一辈连是深度学习都不懂的那种
诶哟的嘞:
分割肿瘤的有没有代码[笑哭]，创新点怎么加，up

【回复】道理都是通用的，就像backbone都是在分类分割检测上一起测。怎么加东西，区别不是很大。
【回复】回复 @诶哟的嘞 : 今天刚被导师批觉得前景不太行[嫌弃]
【回复】我是做细胞分割的，害，老哥有进展了吗，我啥子也不会[大哭]
邦比露娜:
图像多分类的话，有什么推荐的基线模型吗

逸散的闪光:
还是二维好做啊，立体匹配都没得水了

虚胖滴狗:
请问有比较新的上采样方法吗？pixelshuffle的话感觉有些年头了[笑哭]

【回复】回复 @浮豆干 : 我是做修复的，目前超分领域有什么比较新的上采样方法吗？
Volare1996:
如果…假设我对这些采样全部对比一遍咋个办哦[doge]