分享一个高潜力、高回报的研究方向(尤其在图像分割领域):CNN+Mamba+UNet。 一方面,这种组合融合了CNN的局部特征提取能力、Mamba的全局建模能力和UNet的结构特点,实现更全面的特征理解;另一方面,这一架构凭借高效建模能力与多模态适应性,已成为遥感、医学、视频分析等领域的创新标杆,相关研究在CVPR、AAAI等顶会中占比飙...
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...
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...
Mamba+CNN,论文秘籍! 想要论文轻松拿高分?📈 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...
这种融合策略不仅让Mamba在处理长序列数据时如鱼得水,还能借助CNN的局部特征提取能力,显著提升计算效率。🏥在医学图像分割领域,这种结合策略已大放异彩。例如,Weak-Mamba-UNet等网络架构,通过融合CNN和Mamba,成功解决了医学图像中的复杂结构和模式识别问题,准确率高达99.63%!
Mamba 系列模型的核心思想是将递归神经网络(RNN)的记忆特性和卷积神经网络(CNN)的局部感知能力,与状态空间模型中的递归关系相结合。这种架构使得 Mamba 能够在处理长序列数据时,不仅能够捕捉局部和全局依赖关系,还能保持较高的计算效率。CNN模式更适合训练,RNN模式更适合推理,Mamba 更好的平衡了这两者。所以下面,我们从...
然而,CNN在建模远程依赖关系方面存在困难,限制了它充分利用图像中的语义信息的能力。相反,Transformer受到平方计算复杂性的阻碍。 为了解决这些挑战,作者提出了一种基于Mamba架构的模型:Microscopic-Mamba。 具体而言,作者设计了一种部分选择前馈网络(PSFFN),用以取代视觉状态空间模块(VSSM)的最后线性层,从而增强Mamba在...
一直以来,轻量化模型研究的主阵地都在 CNN 和 Transformer 的设计。 但CNN 的局部有效感受野在高分辨率输入时,难以获得长距离依赖;尽管 Transformer 有着全局建模能力,但是其平方级计算复杂度,限制了其在高分辨率下的轻量化应用。 最近的状态空间模型如 Mamba,因其线性计算复杂度和出色的效果被广泛用在视觉领域。
一直以来,轻量化模型研究的主阵地都在 CNN 和 Transformer 的设计。 但CNN 的局部有效感受野在高分辨率输入时,难以获得长距离依赖;尽管 Transformer 有着全局建模能力,但是其平方级计算复杂度,限制了其在高分辨率下的轻量化应用。 最近的状态空间模型如 Mamba,因其线性计算复杂度和出色的效果被广泛用在视觉领域。
CNN本质上会计算其内核和输入向量之间的点积,并且可以并行执行这些计算。相比之下,RNN需要按顺序更新其隐藏状态1000次。 这便导致Mamba的作者提出了他们的第二个伟大思想。 第二个主要思想:无需卷积的快速训练 Mamba可以在RNN模式下进行非常非常快速的训练。