在这些模型中,U-Net[31]以其U形对称编码器-解码器结构以及 Short-Cut ,代表了后续模型一直采用的有效架构,直到今天。U-Net之后,出现了几种变体,包括Res-U-Net[10],Dense-U-Net[6],V-Net[29],3D U-Net和其最新的生态系统nnU-Net[22],每个模型都为原始框架提出了改进。尽管它们取得了进步,但由于卷积运...
然而,作为一种无注意力机制的方案,SSM在处理变距离的token间交互时不如注意力机制高效。 为了解决这一问题,本文提出了Hetero-UNet:一种结合SSM与注意力机制的全新混合U-Net架构,用于映射远距离依赖关系。该架构在传统U-Net中引入了混合Transformer-Mamba编码器,能够同时高效提取局部与全局特征。通过在多个任务中的广泛...
作者引入了通道感知U形玛巴(Channel-Aware U-Shaped Mamba,简称CU-Mamba)模型,通过结合双状态空间模型(State Space Model,简称SSM)来为图像恢复任务丰富U-Net的全球上下文和通道特定特征。 作者通过详细的消融研究验证了空间和通道SSM模块的有效性。 作者的实验表明,CU-Mamba模型在多种图像恢复数据集上取得了有希望的...
一句话总结MambaClinix:一种3D医学图像分割新网络,引入分层门控卷积和基于Mamba的U-Net,在保持低模型复杂度的同时实现了高分割精度,代码即将开源! 点击关注 @CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前…
例如,Mamba UNet[180]专门使用视觉Mamba块构建了一个类似U-Net的模型(即,一个编码器-解码器模型,融合了跳跃连接),用于医学图像分割。他们的评估表明,Mamba-UNet超过了几种U-Net变体,这可以归因于Mamba块在处理长距离补丁序列方面的有效性和效率。 • 扩散模型。一些努力[46, 48, 136]已经尝试构建一种新型的...
方法:论文介绍了一个名为CU-Mamba的模型,该模型结合了U-Net架构和双状态空间模型框架,用于图像复原任务。CU-Mamba模型利用空间SSM模块进行全局上下文编码,以及通道SSM组件来保留通道相关特征,两者都具有相对于特征图大小的线性计算复杂度。 创新点: 提出了一种新型的通道感知U形Mamba模型(CU-Mamba),通过结合U-Net框架...
U-Net[44]是最早的代表性U形架构,影响了几乎所有现代MIS方法的设计,它由编码器和解码器组成,通过跳跃连接在每个特征 Level 连接。传统的U-Net使用池化和转置卷积层来改变特征 Level ,但它的纯Transformer变种[6]用patch merging和 patch expanding层替换它们。后来,遵循这种架构的趋势[17, 18, 32, 51]在MIS上...
例如,Mamba UNet[180]专门使用视觉Mamba块构建了一个类似U-Net的模型(即,一个编码器-解码器模型,融合了跳跃连接),用于医学图像分割。他们的评估表明,Mamba-UNet超过了几种U-Net变体,这可以归因于Mamba块在处理长距离补丁序列方面的有效性和效率。 • 扩散模型。一些努力[46, 48, 136]已经尝试构建一种新型的...
例如,Mamba UNet[180]专门使用视觉Mamba块构建了一个类似U-Net的模型(即,一个编码器-解码器模型,融合了跳跃连接),用于医学图像分割。他们的评估表明,Mamba-UNet超过了几种U-Net变体,这可以归因于Mamba块在处理长距离补丁序列方面的有效性和效率。 · 扩散模型。一些努力[46, 48, 136]已经尝试构建一种新型的...
为解决传统U-Net架构在玉米粒图像分割中忽略像素级结构细节、边缘连续性差的问题,河南工业大学团队提出融合多尺度注意力(MSAM)与细节注入块(DIB)的VMUnet-MSADI模型。该模型通过视觉状态空间(VSS)模块捕获广域上下文信息,结合深度卷积多尺度编码机制,在公开数据集上实现95.96%的准确率,较现有最优方法提升0.9%,为农业...