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转自:我爱计算机视觉 今年以来,Mamba作为一种处理长距离依赖关系的计算模块,在医学图像分割领域取得了显著进展。而近期,来自浙江大学,魔芯科技,中科大等单位的研究人员将Mamba替换为xLSTM,提出 xLSTM-UNet (xLSTM-UNet can be an Effective 2D \ & 3D Medical Image Segmentation Backbone with Vision-LSTM (ViL) better than its Mamba Counterpart) ,通过引入扩展长短期记忆网络(xLSTM),在多个医学图像分割任务中表现出色,超越了基于Mamba的模型! 论文链接:https://arxiv.org/abs/2407.01530 开源代码:https://github.com/tianrun-chen/xLSTM-UNet-PyTorch 什么是xLSTM-UNet? xLSTM-UNet是一种结合了扩展长短期记忆网络(xLSTM)和经典UNet架构的深度学习模型。传统的卷积神经网络(CNNs)在处理长距离依赖关系时存在局限,而视觉Transformer(ViTs)在处理高分辨率图像时计算开销巨大。xLSTM-UNet通过将xLSTM引
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