UNetMamba: An Efficient UNet-Like Mamba for Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Images 方法:论文提出了一种名为UNetMamba的高效语义分割模型。UNetMamba是一种融合了CNN(ResT)、Mamba(用于解码器)和UNet架构的模型,不仅在LoveDA和ISPRS Vaihingen数据集上超越SOTA,提升了语义细节的感知能力,同时...
LKM-UNet Large Kernel Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation 文章解析 论文提出了一种新型医学图像分割模型,结合了大核卷积(Large Kernel Convolution)和状态空间模型(Mamba),对传统UNet进行了优化。该模型利用大核卷积增强了对图像局部特征的捕捉能力,同时通过Mamba的全局上下文建模,改善了长距离依赖关系的...
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。
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...
特别是,在医学图像分割任务中,U-Mamba 率先引入了 SSM-CNN 混合模型,而本文则是第一个提出了 VM-UNet,一种纯 SSM-based model,旨在展示其在医学图像分割任务中的潜力。 方法 主要结构 如上图所示,为 VM-UNet 的模型结构图。具体而言,VM-UNet 包括一个 Patch Embedding 层、一个编码器、一个解码器、一个...
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计算资源限制所带来的挑战。
提出了一种新的混合架构CM-UNet,该架构结合了CNN和Mamba模型,用于遥感图像的语义分割,通过CNN编码器提取局部特征,利用Mamba解码器整合全局信息。 CSMamba模块:设计了一个核心的CSMamba模块,使用通道和空间注意力作为激活条件来增强特征交互和全局-局部信息融合。
A distinguishing feature of our LKM-UNet is its utilization of large Mamba kernels, excelling in locally spatial modeling compared to small kernel-based CNNs and Transformers, while maintaining superior efficiency in global modeling compared to self-attention with quadratic complexity. Additionally, we ...
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...