unet与cnn的关系 FCN(Fully Convolutional Networks,全卷积网络)是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。 当时的分类网络都是在特征提取之后使用全连接进行概率预测,但这种预测是针对全图的。如何对每个像素进行预测进而得到分割mask呢?FCN的办法也很朴素,全连接得到的是固定长度的一维向量,那么使用卷积替换全连接,...
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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,准确率高达99.63%。
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