CNN+Mamba+UNet,“三巨头” 合体! 分享一个高潜力、高回报的研究方向(尤其在图像分割领域):CNN+Mamba+UNet。 一方面,这种组合融合了CNN的局部特征提取能力、Mamba的全局建模能力和UNet的结构特点,实现更全面的特征理解;另一方面,这一架构凭借高效建模能力与多模态适应性,已成为遥感、医学、视频分析等领域的创新标杆,...
分享一个高潜力、高回报的研究方向(尤其在图像分割领域):CNN+Mamba+UNet。 一方面,这种组合融合了CNN的局部特征提取能力、Mamba的全局建模能力和UNet的结构特点,实现更全面的特征理解;另一方面,这一架构凭借高效建模能力与多模态适应性,已成为遥感、医学、视频分析等领域的创新标杆,相关研究在CVPR、AAAI等顶会中占比飙...
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...
Mamba 系列模型的核心思想是将递归神经网络(RNN)的记忆特性和卷积神经网络(CNN)的局部感知能力,与状态空间模型中的递归关系相结合。这种架构使得 Mamba 能够在处理长序列数据时,不仅能够捕捉局部和全局依赖关系,还能保持较高的计算效率。CNN模式更适合训练,RNN模式更适合推理,Mamba 更好的平衡了这两者。所以下面,我们从...
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...
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%!
然而,CNN在建模远程依赖关系方面存在困难,限制了它充分利用图像中的语义信息的能力。相反,Transformer受到平方计算复杂性的阻碍。 为了解决这些挑战,作者提出了一种基于Mamba架构的模型:Microscopic-Mamba。 具体而言,作者设计了一种部分选择前馈网络(PSFFN),用以取代视觉状态空间模块(VSSM)的最后线性层,从而增强Mamba在...
近年来,深度学习迅速发展,特别是在计算机视觉领域,一系列强大的结构已经取得了令人印象深刻的性能。从卷积神经网络(CNN)[1; 2; 3; 4; 5]和 Transformer到Mamba架构各种结构的应用已证明了它们在计算机视觉中的强大潜力。 在目标检测这一下游任务中,主要使用了CNN 和Transformer结构[11, 13]。CNN及其一系列改进提供...
Mamba结合了CV中两种主要类型的基础模型(即CNN和Transformer)的显著优势,使其成为一种很有前途的CV基础模型。与依赖于显式存储整个上下文进行基于上下文的推理的Transformer相比,Mamba利用了一种选择机制。因此,这种选择机制的1D和因果特征成为研究人员将曼巴应用于CV的焦点。
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。