一篇研究论文介绍了一种新颖的轻量级骨干网络Clifford-M，用于眼底图像分类，该网络无需显式的频率分解即可实现具有竞争力的性能。该模型利用Clifford风格的滚动乘积来实现高效的跨尺度融合和自细化。在ODIR-5K上进行测试，Clifford-M以显著更少的参数优于更大的基线模型，证明了其在医学图像分析中捕获多尺度结构的效率和有效性。 AI
影响 提出了一种新的、高效的医学图像分析模型架构，可能会影响该领域的未来研究。
排序理由 这是一篇关于为特定图像分类任务提出新颖模型架构的研究论文。
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arXiv:2603.20806v2 Announce Type: replace Abstract: Multi-label fundus diagnosis requires features that capture both fine-grained lesions and large-scale retinal structure. Many multi-scale medical vision models address this challenge through explicit frequency decomposition, but…