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【CVPR2025】即插即用｜LSNet：颠覆认知！模仿人眼视觉的LSNet，让CV模型性能起飞！

今天将给大家分享的是一种全新的视觉网络设计理念。视频最后还有论文总结，带你快速掌握重点，一定要坚持看到最后哦！该研究从人眼视觉特性中获得灵感，提出了名为LSNet的轻量化视觉网络。核心在于其提出的LS卷积，LS卷积遵循“See Large Focus Small”策略，即“大视野感知，小范围聚焦”，旨在模仿人眼视觉系统的工作方式。人眼通过周边视觉“See Large”，快速捕捉场景的全局信息，再利用中央视觉“Focus Small”，精准关注细节特征。LS卷积正是模拟了这一过程，它由两部分组成：大核感知和小核聚合。大核感知负责捕捉图像的整体上下文信息，利用大尺寸卷积核，快速获取图像全局特征；小核聚合则专注于局部细节的精确提取，通过小尺寸卷积核，精准聚合局部信息。相较于传统卷积，这种设计使得网络既能把握全局，又能关注细节，显著提升特征表达能力。LS卷积能高效地提取判别性视觉模式，使得模型在处理复杂视觉信息时更为出色。LS卷积通过精心设计的深度可分离卷积和分组机制实现高效计算，保证了在轻量化的同时不损失性能。该研究将LS卷积作为基本操作单元，构建了LSNet轻量级模型。实验结果表明，LSNet在多个视觉任务中均优于现有轻量级网络。其通用性和高效性使其在视觉任务中具有广泛的应用前景，为轻量化网络设计提供了新的思路。欢迎在评论区留下你的看法！

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