该模型结合了 Mamba(一种高效的长序列处理模型)和 Transformer 的优势,构建了一种 U 形架构,通过在 Mamba 的层后集成自注意力机制,显著提升了对长距离空间依赖关系的建模能力。HMT-UNet 在多个公共和私有的医学图像分割数据集上进行了广泛的实验,结果表明其在性能上具有很强的竞争力,并为基于 Mamba 和 Transformer...
A Hybrid Transformer-Mamba Network for Single Image Deraining 方法:论文提出了一种结合CNN、Transformer和Mamba的混合网络TransMamba,用于单图像去雨。它利用CNN提取局部特征,Transformer捕捉全局依赖,Mamba增强序列一致性,从而有效去除雨滴并恢复清晰图像。 创新点: 提出了一种双分支混合网络TransMamba,结合Transformer和Ma...
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。 创新点: 1.提出了无卷积和自注意力的...
它通过提供线性特征尺寸缩放,避免了 Transformer 通常的二次复杂度,与传统的基于 Transformer 的模型区分开来。此外,作者开发了一种新的Mamba块整合技术,确保了编码器和解码器组件之间的无缝连接和信息流,从而提高了深度精度。 作者在KITTI数据集上的广泛评估显示了MambaDepth的卓越性能,它在准确性和效率方面显著优于基于...
表1显示了作者的方法与目前最先进的方法的比较。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。
本文提出了一种基于状态空间模型(SSMs)的新模型Vision Mamba,用于3D MRI图像的阿尔茨海默病分类。 Vision Mamba结合了卷积操作的并行训练和高效的递归推理,能够有效捕捉和保留3D体积中的重要空间信息,克服了传统CNN和Transformer在处理高分辨率3D数据时的计算复杂性和内存需求问题。
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...
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: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: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...