实验结果显示,InsectMamba在准确率、精确度、召回率和F1分数等评价指标上均优于现有模型,特别是在农业害虫数据集上达到了91%的准确率。 Weak-Mamba-UNet: Visual Mamba Makes CNN and ViT Work Better for Scribble-based Medical Image Segmentation 方法:论文介绍了一个名为Weak-Mamba-UNet的新型弱监督学习框架,它...
CNN➕mamba.传统视觉模型在处理大规模或高分辨率图像时存在一定限制,为解决这个问题,研究者们就最近依旧火热的Mamba,提出了Mamba结合CNN的策略。 这种结合可以让Mamba在处理长序列数据时既能够捕捉到序列中的时间依赖关系,又能够利用CNN的局部特征提取能力来加速处理过程,实现计算效率与模型性能的双赢,因此被广泛应用于...
为了突破这一瓶颈,研究者们巧妙地将Mamba与CNN结合在一起。💡这种创新策略不仅让Mamba在处理长序列数据时能捕捉到时间依赖关系,还能借助CNN的局部特征提取能力,从而加速处理过程,实现计算效率和模型性能的双重提升。🚀这一结合策略已在多个领域大放异彩,例如在医学图像分割领域,Weak-Mamba-UNet等网络架构通过融合两者...
传统视觉模型在处理大规模或高分辨率图像时存在一定限制,为解决这个问题,研究者们就最近依旧火热的Mamba,提出了Mamba结合CNN的策略。 这种结合可以让Mamba在处理长序列数据时既能够捕捉到序列中的时间依赖关系,又能够利用CNN的局部特征提取能力来加速处理过程,实现计算效率与模型性能的双赢,因此被广泛应用于各大领域。 比...
AI顶会新密码:CNN+Mamba.🔆24年AI顶会的新密码:CNN+Mamba 🔆CNN+Mamba 在处理序列数据和图像数据时优势显著,是提高模型计算效率、准确率等的利器 👉Mamba以线性时间复杂度和高效的序列处理能力著称 - 人工智能-华妃于20240823发布在抖音,已经收获了20个喜欢,
1.Weak-MMamba-UNet:Visual Mamba Makes CNN and ViT Work Better for Scribble-based Medical Image Segmentation 简述:本篇论文提出了一种名为Weak-MMamba-UNet的模型,通过视觉Mamba机制优化卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer(ViT),用于基于涂鸦的医学图像分割。Weak-MMamba-UNet结合了CNN和ViT的优点,并引入了视...
本文提出了一种名为CAF-MambaSegNet的无卷积和自注意力的语义分割网络,通过设计Mamba-based Channel Aggregator和Spatial Aggregator以及Linearly Interconnected Factorized Mamba (LIFM) Block,展示了在心脏图像分割中不依赖传统CNN和Transformer的方法,旨在减少计算复杂度和参数数量。
(1)作者提出了一种轻量级的混合架构Microscopic-Mamba,它结合了Mamba在学习和捕捉全局特征方面的优势以及CNN在提取局部特征方面的力量。从作者的知识中可以得知,这是Mamba在MIC任务中的首次应用,为未来高效的MIC研究提供了新的 Baseline 和参考。 (2)作者提出了一种新颖的双分支混合-卷积-SSM块,包括了一个卷积分支和...
视频理解因大量时空冗余和复杂时空依赖,同时克服两个问题难度巨大,CNN 和 Transformer 及 Uniformer 都难以胜任,Mamba 是个好思路,让我们看看本文是如何创造视频理解的 VideoMamba。 视频理解的核心目标在于对时空表示的把握,这存在两个巨大挑战:短视频片段存在大量时空冗余和复杂的时空依赖关系。尽管曾经占主导地位的三维...
视频理解因大量时空冗余和复杂时空依赖,同时克服两个问题难度巨大,CNN 和 Transformer 及 Uniformer 都难以胜任,Mamba 是个好思路,让我们看看本文是如何创造视频理解的 VideoMamba。 视频理解的核心目标在于对时空表示的把握,这存在两个巨大挑战...