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作为激活条件来增强特征交互和全局-局部信息融合。 多尺度注意力聚合模块(MSAA):提出了一个多尺度注意力聚合...
来自南京农业大学、国防科技大学、湘潭大学、南京邮电大学和苏州大学的一个研究团队介绍了一种名为 Microscopic-Mamba 的新型架构来应对这些挑战。这种混合模型经过专门设计,通过结合 CNN 在局部特征提取方面的优势和状态空间模型 (SSM) 在捕获远程依赖关系方面的效率来改进显微图像分类。该团队的模型集成了部分选择前馈网络...
基于经典的SSM研究,现代SSM如Mamba不仅建立了长期依赖关系,还具有与输入大小相关的线性复杂性,使其在轻量级MIC应用中与CNN和ViTs竞争[16]。 研究行人已将Mamba应用于医学成像领域,如Segamba[17]创建了SSM-CNN混合模型以有效地模拟像素级的长期依赖关系。T-Mamba[18]将共享位置编码和基于频率的特征集成到视觉Mamba中,...
目前,基于CNN和Transformer的医学图像分割面临着许多挑战。比如CNN在长距离建模能力上存在不足,而Transformer则受到其二次计算复杂度的制约。 相比之下,Mamba的设计允许模型在保持线性计算复杂度的同时,仍然能够捕捉到长距离的依赖关系。因此基于Mamba的医学图像分割能够结合CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文理解...
- 视频理解是具有挑战性的任务,因为视频中存在大量时空冗余和复杂的时空依赖关系。 - CNN、Transformer和Uniformer等传统方法在解决视频理解问题上存在不足。 - Mamba是一种新的视频理解技术,利用选择性状态空间模型(SSM)实现了高效的视频理解。 - VideoMamba是基于Mamba的纯SSM模型,专为视频理解而设计。
开集和闭集分割,检测多模态对齐多模态对话(MLLM)Diffusion图像和视频生成3d重建和生成2. 推动研究成果在工业、遥感、智慧城市等领域的项目落地。职位要求:计算机、电子信息、软件相关专业,本科及以上学历熟练掌握Python,pytorch等深度学习常用工具具备较强的自我学习能力,实习10个月以上熟悉Transformer、mamba,CNN等常见架构...
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作为激活条件来增强特征交互和全局-局部信息融合。