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CVPR 2023的一篇工作 SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积，作者提出了SCConv（空间和通道重建卷积）模块，用于减少卷积神经网络中的冗余特征。该模块通过处理特征图之间的空间和通道冗余来减少计算量，并促进代表性特征的学习。实验结果表明，使用SCConv的模型在减少冗余特征的同时，性能得到了显著提升，并且模型的复杂度和计算成本也大幅降低。根据权重分离冗余特征并重建它们，以抑制空间维度