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...
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...
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...
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,
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。
与传统的CNN和Transformer方法相比,SegMamba在处理高分辨率3D医学图像时表现出更高的效率和速度。此外,作者还贡献了一个新的大规模3D结直肠癌分割数据集CRC-500。 创新点: 1.首次将Mamba模型应用于3D医学图像分割,有效捕捉全体积特征中的长程依赖关系。
To address these limitations, we developed a 3D patch-based hybrid CNN-Mamba model that leverages Mamba's selective scan algorithm, thereby enhancing segmentation accuracy and efficiency for 3D inputs. This retrospective study utilized 1784 T1-weighted MRI scans from a diverse, multi-site dataset ...
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。
该文介绍了一种名为Microscopic-Mamba的混合模型,该模型结合了卷积神经网络(CNN)和状态空间模型(SSM)的优势,通过双分支结构和MIFA模块有效融合局部和全局特征,在多个医学图像数据集上实现了高效准确的分类,为医学图像分析和自动化诊断提供了新的工具。 论文介绍 ...
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。