UNet结合Mamba,刷爆SOTA! | 在图像分割领域,UNet及其变体一直是研究的热点,但随着技术的发展,传统UNet面临的挑战也日益凸显,尤其是在样本稀缺和数据分布不均等问题上。为了解决这些难题,研究者们开始探索将迁移学习与UNet结合的新方法。最近,Mamba模型的出现为UNet带来了新的活力。#WeNet#UIWIX(计算机病毒)#AI服务器...
论文:http://arxiv.org/abs/2405.10530 代码:https://github.com/XiaoBuL/CM-UNet 年份:2024 创新点 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...
简介:YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 2024 VM-UNet,高效的特征提取模块VSS block 二次创新提高精度 一、本文介绍 本文记录的是利用VM-UNet中的VSS block优化YOLOv11的目标检测网络模型。VSS Block与传统模块不同,它汲取了VMamba模型的优势,通过特定结构设计,在保证计算效率的同时,精准建模局部特征并学习长距离依赖...
本研究介绍了VMAXL-UNet,这是一种结合结构化状态空间模型(SSM)和轻量级LSTM(xLSTM)的新型医学图像分割网络。VMAXL-UNet整合了视觉状态空间(VSS)和ViL模块,以高效融合局部和全局特征。在ISIC17、ISIC18、CVC-ClinicDB和Kvasir等数据集上的实验表明,VMAXL-UNet在捕捉病灶边界和远距离相关性方面显著优于传统CNN和基于Tr...
比如Weak-Mamba-UNet等网络架构通过结合两者优势,有效地解决了医学图像中复杂的结构和模式识别问题,准确率高达99.63%。 另外还有HC-Mamba、InsectMamba等,都是最新提出的效果nice的结合成果。为帮助大家快速了解并掌握前沿,我挑选并整理了2024新发表的9篇Mamba+CNN高分论文,可参考的创新点都提炼好了,开源代码已附。#动...
Mamba新突破,比Unet小10倍,精度完全超越,附9种最新改进和源码#人工智能 #深度学习 #医学图像分割 - 誉浔科技于20240602发布在抖音,已经收获了13.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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。
简介:YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 2024 VM-UNet,高效的特征提取模块VSS block 二次创新提高精度 一、本文介绍 本文记录的是利用VM-UNet中的VSS block优化YOLOv11的目标检测网络模型。VSS Block与传统模块不同,它汲取了VMamba模型的优势,通过特定结构设计,在保证计算效率的同时,精准建模局部特征并学习长距离依赖...
一、本文介绍本文记录的是利用VM-UNet中的 VSS block优化YOLOv11的目标检测网络模型。VSS Block与传统模块不同,它汲取了VMamba模型的优势,通过特定结构设计,在保证计算效率的同时,精准建模局部特征并学习长距…