论文er最爱的即插即用模块，我整理了2025最新适配版，直接拖进代码涨点
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如何提升论文创新性和实验效率？猜你想要“即插即用模块”。现在这类能“无缝集成”、“快速启用”的模块已经成了深度学习论文写作的必备工具。
一方面因为其模块化设计和标准化接口，可以简化开发流程，方便我们结合具体任务选择合适的模块，快速验证创新点。另一方面，“即插即涨点”的特性也能提升模型性能，增强论文竞争力。而且更重要的是，这些模块的复现代码和轻量化设计，大幅降低了技术门槛与资源消耗。
为了让大家更高效地获取这些“论文神器”，我收集整理了150个顶会顶刊的模块，涵盖2025年最新成果，CV、图像处理，以及其他各类AI相关任务都能适配。所有模块还按功能进行了分类，下载后直接拖进项目就能跑。
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下面分享部分论文的关键信息、主要任务以及创新点：
AAAI2025
方法：论文提出了一种即插即用的频率基时空注意力模块（FSTA），通过频域分析增强脉冲神经网络（SNN）的时空特征学习能力，有效减少冗余脉冲，提升模型性能和能效。
创新点：
首次从频域角度分析SNN的学习偏好，揭示其在不同条件下的特征分布规律。
提出即插即用的FSTA模块，通过DCT和时间注意力减少冗余脉冲，提升特征学习能力。
实验表明，FSTA模块显著提高了SNN的准确率和能效，具有广泛的适用性。
CVPR2025
方法：论文提出了一种名为BHViT的混合视觉Transformer架构，通过引入即插即用的卷积模块（如多尺度分组空洞卷积模块MSGDC），有效降低了计算复杂度，同时提升了二值化视觉Transformer的性能。
创新点：
提出BHViT架构，融合卷积模块与自注意力机制，降低计算复杂度。
设计量化分解方法，优化二值化注意力矩阵。
引入正则化损失，缓解Adam优化器在二值化模型中的权重振荡问题。
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AAAI2025
方法：论文提出了一种名为ConDSeg的通用医学图像分割框架，通过对比驱动的特征增强方法来解决医学图像中边界模糊和共现现象的挑战。其中，对比驱动特征聚合模块作为即插即用的特征融合模块，能够有效区分前景和背景特征，从而提升分割精度。
创新点：
提出对比驱动特征聚合模块（CDFA），增强特征区分能力，解决共现问题。
设计语义信息解耦模块（SID），分解特征图，减少不确定性，提升前景背景区分度。
引入大小感知解码器，精准定位不同大小目标，避免共现特征干扰。
CVPR2025
方法：论文提出MambaOut模型，移除Mamba模块中的状态空间模型，用门控卷积块替代，验证其在视觉任务（如ImageNet分类）中优于传统视觉Mamba模型，说明在这些任务中SSM并非必要。
创新点：
论文分析了Mamba模型的特性，指出其更适合长序列和自回归任务，而图像分类不符合这些特性。
提出MambaOut模型，移除Mamba中的SSM，使用门控卷积块替代。
实验证明MambaOut在图像分类中优于视觉Mamba模型，但在检测和分割任务中仍有差距。
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