LightM-UNet:一种轻量级 Mamba UNet,它将 Mamba 和 UNet 集成在一个轻量级框架中,实现了卓越的分割性能,同时将参数和计算成本分别大幅降低了 116 倍和 21 倍!代码即将开源! 点击关注 @CVer官方知乎账号,可…
LightM-UNet首先使用深度卷积(DWConv)层进行浅层特征提取,生成浅层特征图,其中32表示固定数量的滤波器。随后,LightM-UNet结合三个连续的编码器块来提取图像的深度特征。每个编码器块之后,特征图中的通道数翻倍,而分辨率减半。因此,LightM-UNet在第个编码器块提取深度特征,其中。之后,LightM-UNet使用瓶颈块来模拟长...
具体来说,LightM-UNet以纯Mamba的方式利用残余视觉曼巴层来提取深度语义特征,并建模长期空间依赖关系,具有线性计算复杂度。代码实现可以在https: //github.com/MrBlankness/上公开获得。 2 Introduction 作为一种基于卷积神经网络模型,UNet正在努力处理卷积操作的固有局部性,这限制了其理解显式全局和远程语义信息交互的...
New issue Open 我以以下代码方式尝试运行代码,能够输出结果,但是会有指针错误,错误信息如下图: import torch from LightMUNet import LightMUNet model = LightMUNet( spatial_dims = 32, init_filters = 32, in_channels=3, out_channels=1, blocks_down=[1, 2, 2, 4], blocks_up=[1, 1, 1], ...