Mamba-SEUNet:用于单声道语音增强的Mamba UNet 方法 架构整合:将Mamba与U-Net架构整合,用于语音增强任务。 双向Mamba:利用双向Mamba建模不同分辨率下语音信号的前后依赖性。 多尺度信息:通过跳跃连接捕获多尺度信息。 创新点 性能提升:Mamba-SEUNet在VCTK+DEMAND数据集上达到了3.59的PESQ得分,结合感知对比拉伸技术后,PE...
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。 Semi-mamba-unet: Pixel-level contrastive cross-supervised visual mamba-based unet for semi-supervised medical image segmentation 方法:论文提出了一种结合Mamba架构和U-Net的半监督学习框架,名为Semi-Mamba-UNet。
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...
🐬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有潜力的研究方向。 🐳更赞的是,对于想发论文的同学来说,Mamba是新技术,还没那么卷,相关的Mamba+UNet创新空间自然也大,...
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...
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...
1.高阶状态空间建模:引入高阶Mamba模型,增强了对复杂医学图像中全局上下文信息的捕捉能力,提高了对长距离依赖的处理效果。 2.优化UNet结构:在传统UNet的基础上改进特征提取和融合机制,更有效地整合多尺度特征,从而提升分割精度。 3.增强特征提取能力:通过高阶特征建模,改善对细微病变和解剖结构的识别能力,在医学图像分...
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是一种基于Mamba的轻量级网络,用于医学图像分割,具有以下几个创新点: 轻量级架构:作者提出了LightM-UNet,这是一个轻量级的UNet和Mamba的融合,仅拥有1M的参数数量。这是通过在UNet架构中使用Mamba来实现的,旨在解决实际医疗环境中...
Mamba-UNet adopts a pure Visual Mamba (VMamba)-based encoder-decoder structure, infused with skip connections to preserve spatial information across different scales of the network. This design facilitates a comprehensive feature learning process, capturing intricate details and broader semantic contexts ...