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摘要

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理論介紹

MANet 的目標是通過多種卷積操作的協同作用，提高特征提取能力，并加強梯度流動，從而提升模型在不同層次的特征表示和語義深度。MANet 結合了三種卷積變體，通過混合使用它們來提高視覺特征的多樣性和信息流動性。
HyperC2Net 的主要目標是通過超圖結構對多層次特征進行高階信息融合，突破傳統網絡結構的限制，進行跨層次（跨深度）和跨位置的信息傳播，通過超圖卷積捕捉語義空間中潛在的高階關系，提高了特征表示的細致度和準確性。超圖卷積是 HyperC2Net 的關鍵步驟，通過超圖結構對特征進行卷積操作，以實現高階信息的傳遞。通過超圖卷積，特征不僅在同一層次內部傳遞信息，還能跨層次（跨深度）和跨位置進行高階信息的傳播，從而在更廣泛的語義空間內進行特征融合。
下圖摘自論文：

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