受Mamba架构的启发,该架构以其在处理长序列和全局上下文信息方面的专业性而闻名,并且作为状态空间模型(SSM),我们提出了Mamba-UNet,这是一种新颖的架构,它将UNet在医学图像分割中的能力与Mamba的能力相结合。Mamba-UNet采用了基于纯视觉Mamba(VMamba)的编码器-解码器结构,并注入了跳跃连接以保留网络不同尺度上的空间...
受Mamba架构的启发,该架构以其在处理长序列和全局上下文信息方面的专业性而闻名,并且作为状态空间模型(SSM),我们提出了Mamba-UNet,这是一种新颖的架构,它将UNet在医学图像分割中的能力与Mamba的能力相结合。Mamba-UNet采用了基于纯视觉Mamba(...
Mamba是一种状态空间模型(SSM),它是一种用于时间序列分析的统计模型。Mamba模型能够处理长序列数据,并能够捕捉数据中的全局上下文信息。在图像分割的上下文中,Mamba被用来增强网络对图像全局信息的捕捉能力。 UNet是一种深度学习模型,主要用于图像分割任务,特别是在医学图像分析领域。它由Falk et al.在2015年提出。UNet...
2.结合状态空间模型:将状态空间模型(Mamba)与UNet结合,通过全局上下文建模,改善了对长距离依赖关系的处理,从而提升了整体分割性能。 3.优化特征融合机制:通过大核卷积和Mamba的结合,LKM-UNet实现了多尺度特征的高效整合,促进了不同层次信息的充分利用,从而提高了对复杂影像的解析能力。 4.实验验证与性能提升:在多个医...
LightM-UNet:基于Mamba的轻量级网络,仅包含1M参数,比最新的基于Transformer的架构参数减少了99%以上,并且计算负载显著较低。在2D和3D分割任务中,LightM-UNet实现了最先进的性能。 Mamba作为轻量级策略:该研究首次尝试将Mamba作为轻量级策略应用于UNet,以增强UNet对全局信息的理解能力。
提出了大型内核 Mamba U 形网络 (LKM-UNet):作者提出了一种新的基于 Mamba 的 UNet 模型,用于 2D 和 3D 医学图像分割。这种模型利用 Mamba 的强大序列建模能力和线性复杂性,通过为 SSM 模块分配大内核来实现大感受野。 设计了新...
LightM-UNet:一种轻量级 Mamba UNet,它将 Mamba 和 UNet 集成在一个轻量级框架中,实现了卓越的分割性能,同时将参数和计算成本分别大幅降低了 116 倍和 21 倍!代码即将开源! 点击关注 @CVer官方知乎账号,可…
🐬UNet又升级了!北大最新提出LightM-UNet,用Mamba设计1.8M参数UNet,比nnU-Net小了116倍,计算量减少21倍,精度依然SOTA! 🐬这种将Mamba与UNet结合的策略利用了两者在图像处理和网络架构上的优势,既能保持较低的计算成本,又能轻松实现优异的分割性能,在高效性、准确性、创新性等方面都遥遥领先,是医学图像分割非常...
Mamba-UNet: Unet-like Pure Visual Mamba for Medical Image Segmentation The position of Mamba-UNet Semi-Mamba-UNet: Pixel-Level Contrastive Cross-Supervised Visual Mamba-based UNet for Semi-Supervised Medical Image Segmentation The position of Semi-Mamba-UNet Weak-Mamba-UNet: Visual Mamba Makes CNN...
Mamba+UNet,医学新突破! 最近,医学图像分割领域迎来了一波新的革命性进展,LightM-UNet的出现为这个领域带来了极大的潜力。通过巧妙地将Mamba和UNet架构结合起来,北大的团队不仅成功降低了模型的参数量和计算成本,还保持了出色的分割精度,简直是医学界的“王炸组合”! 具体来说,LightM-UNet的参数量相比传统的nnU-Net...