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...
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 andViTWork 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,它结...
这些方法包括基于CNN的,基于Transformer的,混合CNN-Transformer的以及基于Mamba的方法。从表1中可以看出,微观-Mamba在五个数据集的参数(Params),通用平均关联计算(GMACs),总体准确率(OA)和曲线下面积(AUC)方面取得了最佳结果。 Ablation Study 表2显示,作者对RFE和MHIST数据集进行了详细的消融实验。结果表明,MIFA和PS...
MambaOut[49]探索了Mamba架构在视觉任务中的必要性,它指出SSM对于图像分类任务并非必要,但其对于遵循长序列特性的检测和分割任务的价值值得进一步探索。在下游视觉任务中,Mamba也已被广泛应用于医学图像分割[53, 54, 55]和遥感图像分割[56, 57]的研究中。受到VMamba [31]在视觉任务领域取得的显著成果的启发,本文首...
1.Weak-MMamba-UNet:Visual Mamba Makes CNN andViTWork 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,并引入了视觉Ma...
Mamba+CNN,论文秘籍! 想要论文轻松拿高分?📈 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...
CNN+Mamba+UNet,“三巨头” 合体!-人工智能/深度学习/机器学习, 视频播放量 1692、弹幕量 2、点赞数 48、投硬币枚数 26、收藏人数 164、转发人数 13, 视频作者 AI小师妹-科研版, 作者简介 大家好我是小师妹,会在B站上分享各种机器学习、深度学习前沿论文和创新点,欢迎大
然而,当Mamba遇上CNN,这一切变得不再困难!这种融合策略不仅让Mamba在处理长序列数据时如鱼得水,还能借助CNN的局部特征提取能力,显著提升计算效率。🏥在医学图像分割领域,这种结合策略已大放异彩。例如,Weak-Mamba-UNet等网络架构,通过融合CNN和Mamba,成功解决了医学图像中的复杂结构和模式识别问题,准确率高达99.63%!
在公认的KITTI数据集上的全面测试表明,在自监督深度估计任务中,MambaDepth优于领先的CNN和Transformer基础模型,使其达到最先进的表现。 此外,MambaDepth在其他数据集如Make3D和Cityscapes上证明了其卓越的泛化能力。 MambaDepth的性能预示着在自监督深度估计中有效长距离依赖建模的新时代的到来。
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...