高精度少参数
新注意力机制结合远程与局部上下文，使轻量CNN在边缘设备上以更少参数实现更高精度。
Xue, Jianxin · Yaohua, Hu · Sicheng, Hua · Minyu, Chen · Ling-I, Wu · Chang, Xi · 李国强
Neurocomputing 2025
所提出的CADFC注意力同时利用远程和局部上下文，使CADFC MobileNet在ImageNet上达到76.8%的top-1精度，比GhostNetV2高1.5%。
通过CADFC注意力和集成深度卷积的新型瓶颈结构，模型精度提升的同时参数减少15%，更适合资源受限边缘设备。
该设计在资源受限环境下依然保持优异表现，使得机器人、无人机等设备能够进行实时决策和自主路径规划。