HCMA-UNet: A Hybrid CNN-Mamba UNet with Axial Self-Attention for Efficient Breast Cancer Segmentation 内容:这篇文章提出了一种名为HCMA-UNet的新型混合CNN-Mamba UNet网络,专门用于动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)中的乳腺癌病变分割。该网络结合了轻量级CNN主干和多
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...
基于经典的SSM研究,现代SSM如Mamba不仅建立了长期依赖关系,还具有与输入大小相关的线性复杂性,使其在轻量级MIC应用中与CNN和ViTs竞争[16]。 研究行人已将Mamba应用于医学成像领域,如Segamba[17]创建了SSM-CNN混合模型以有效地模拟像素级的长期依赖关系。T-Mamba[18]将共享位置编码和基于频率的特征集成到视觉Mamba中,...
基于CNN模型的有效感受野 2. 基于 Transformer 的模型 视觉Transformer(ViTs)具有全局 ERF 和长距离建模能力,但二次计算复杂度导致开销较高。一些工作通过降低分辨率或通道数来减轻复杂度,但纯 ViTs 缺乏归纳偏差,混合 CNN - ViT 结构仍面临...
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。 比如在医学图像分割领域的应用中,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...
方法:论文提出HCMA-UNet,将CNN的局部特征提取能力与Mamba的长序列建模能力结合到UNet架构中,通过多视图间切片自注意力模块(MISM)实现高效3D特征提取,提升乳腺癌病灶分割性能。 创新点: 提出HCMA-UNet网络:将轻量级CNN与Mamba架构结合,通过MISM模块实现多方向特征提取,提升分割性能。
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...
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 专注于局部上下文,编码 shift equivariance 等特性,并具有快速、可并行训练的特点,但其序列推理成本较高,且上下文长度受到固有限制。Transformers 因其处理长程依赖关系的能力和可并行性而获得巨大成功,但在序列长度上存在二次扩展问题。另一个最新的模型系列是神经微分方程(NDE),这是一种有理论基础的数学模型,...
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。