张家明做网站,桂林两江四湖属于哪个区,免费动漫软件app下载大全,上海网站建设选缘魁-企查文章目录 摘要1 简介2、方法论2.1、架构概述2.2、编码器块2.3、瓶颈块2.4、解码器块3、实验4、结论摘要
https://arxiv.org/pdf/2403.05246.pdf UNet及其变体在医学图像分割中得到了广泛应用。然而，这些模型，特别是基于Transformer架构的模型，由于参数众多和计算负载大，使… 文章目录 摘要1 简介2、方法论2.1、架构概述2.2、编码器块2.3、瓶颈块2.4、解码器块 3、实验4、结论 摘要
https://arxiv.org/pdf/2403.05246.pdf UNet及其变体在医学图像分割中得到了广泛应用。然而，这些模型，特别是基于Transformer架构的模型，由于参数众多和计算负载大，使得它们不适合用于移动健康应用。最近，以Mamba为代表的状态空间模型（SSMs）已成为CNN和Transformer架构的有力竞争者。在此基础上，我们采用Mamba作为UNet中CNN和Transformer的轻量级替代方案，旨在解决真实医疗环境中计算资源限制带来的挑战。为此，我们引入了轻量级Mamba UNet（LightM-UNet），将Mamba和UNet集成在一个轻量级框架中。具体来说，LightM-UNet以纯Mamba
