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...
CNN➕mamba.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...
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...
结合创新!Mamba+CNN刷新SOTA,准确率99.63% 结合创新!Mamba+CNN刷新SOTA,准确率99.63%,附9种创新思路+代码#人工智能 #深度学习 #卷积神经网络 #Mamba #transformer - AI论文炼 丹师于20240610发布在抖音,已经收获了12.8万个喜欢,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。
- CNN、Transformer和Uniformer等传统方法在解决视频理解问题上存在不足。 - Mamba是一种新的视频理解技术,利用选择性状态空间模型(SSM)实现了高效的视频理解。 - VideoMamba是基于Mamba的纯SSM模型,专为视频理解而设计。 - VideoMamba在视觉领域的可扩展性、短期动作识别、长视频理解和与其他模态的兼容性方面表现出优...
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。