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傅里叶卷积模块（Fourier Convolution Block, FCB）： 实际意义：①传统 CNN“看不全”问题：MRI欠采样会产生“全局分布的伪影”，但普通CNN靠小卷积核（如3×3）只能关注局部，“看不全”全局，伪影消不干净。 ②大感受野模型“又慢又难训”的问题：传统卷积对特征图所有通道进行相同操作，会产生大量冗余计算，特征部分通道信息重复，无需全通道密集计算。 实现方式：①将图像特征从空间域到频域； ②再通过频域卷积公式，将频域特征实部和虚部进行计算，可以决定
第36讲-ALevel数学录播课-P3教材精讲-combining Transformations例20c
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