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。 多尺度注意力聚合模块(MSAA):提出了一个多尺度注意力聚合...
爆火方向,Mamba卷到CNN! | 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...
MobileViM医学图像分析轻量化曼巴 | 高效评估三维 (3D) 医学图像对于医疗保健领域的诊断和治疗实践至关重要。近年来,深度学习和计算机视觉在医学图像分析和解释中的应用大幅增加。传统方法,如卷积神经网络 (CNN) 和视觉Transformer (ViT),面临着巨大的计算挑战,这促使人们需要改进架构。最近的努力导致了“Mamba”模型等...
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。 多尺度注意力聚合模块(MSAA):提出了一个多尺度注意力聚合...
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...