Yifeng Zheng

已撤稿论文提出Clifford-M用于高效眼底图像分类

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。