《表1 non-local模块与常规CNN复杂度分析》

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《一种基于多模态特征融合的骨质疏松评估方法》


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表1所示为non-local模块与常规CNN计算复杂度的比较,其中k为卷积核尺寸.当输入数据尺寸n小于特征维度d时,non-local模块在时间复杂度上是有优势的,并且捕捉特征时所需的步长也小于CNN.