在本文中,作者提出了CM-UNet,它包括一个基于CNN的编码器用于提取局部图像特征,以及一个基于Mamba的解码器用于聚集和整合全局信息,从而促进遥感图像的有效语义分割。具体来说,引入了CSMamba块来构建核心分割解码器,该块采用通道和空间注意力作为普通Mamba的门控激活条件,以增强特征交互和全局-局部信息融合。此外,为了进一...
论文:http://arxiv.org/abs/2405.10530 代码:https://github.com/XiaoBuL/CM-UNet 年份:2024 创新点 提出了一种新的混合架构CM-UNet,该架构结合了CNN和Mamba模型,用于遥感图像的语义分割,通过CNN编码器提取局部特征,利用Mamba解码器整合全局信息。 CSMamba模块:设计了一个核心的CSMamba模块,使用通道和空间注意力...
Official implementation of our rejected paper "Bidirectional Consistency Models" in NeurIPS 2024; and reproduced Improved Consistency Models (iCT). - BCM-iCT-torch/iCT/cm/unet.py at main · Mosasaur5526/BCM-iCT-torch
:relaxed: One Shot Voice Cloning base on Unet-TTS. Contribute to CMsmartvoice/One-Shot-Voice-Cloning development by creating an account on GitHub.
基于3D-Unet与注意力机制的医学图像分割系统是由辽宁工程技术大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2021SR1213126,属于分类,想要查询更多关于基于3D-Unet与注意力机制的医学图像分割系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
百度试题 结果1 题目4.1cm/cm(mcn)unetentnetreetretrinevenerelel= 相关知识点: 试题来源: 解析 +.mol/l 反馈 收藏
基于UNet和注意力机制的太阳光球层磁场预测模型 在UNet神经网络结构的基础上,引入多头自注意力(Multi-head Self Attention,MHSA)神经网络层,构建了一套太阳光球层磁场预测模型.通过在SDO/HMI观测数据上进行训练,此模... 马骁鹏 - 《黑龙江科技信息》 被引量: 0发表: 2022年 基于改进的UNet网络结合通道注意力机制...
Modified tumblebug's api endpoint to get it from a common variable. The API authentication method is taken from an environment variable, but may need to be modified later. apiUser := os.Getenv(“BEE...
本发明涉及一种结合UNet和体绘制先验知识的脑组织分割方法,属于医学图像分割技术领域.该方法包括:获取脑部医学图像数据集,并做必要的预处理;将数据集划分为训练集和测试集;设置体绘制不透明度传输函数,计算脑部医学图像的不透明度先验知识;构造UNet型卷积神经网络模型;使用训练集数据按照交叉熵损失函数训练模型;将脑部医学...
By integrating the CSMamba block and MSAA module, CM-UNet effectively captures the long-range dependencies and multi-scale global contextual information of large-scale remote-sensing images. Experimental results obtained on three benchmarks indicate that the proposed CM-UNet outperforms existing methods...