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...
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...
这篇文章介绍了VideoMamba,一种创新的视频理解方法,承诺比传统模型如CNNs、Transformers和Uniformers更高效。VideoMamba通过结合卷积和注意机制脱颖而出,在视频背景建模方面提供了线性复杂度的解决方案。这个模型特别值得关注的地方在于其能够扩展性强,对短期行为敏感,并在理解长视频方面表现出色。此外,VideoMamba与各种模态...