参数减少40倍&速度提高6倍！清华提出UV-Mamba克服SSM内存问题

文章预览

作者 | AI视界引擎  编辑 | 极市平台 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 Mamba 』 技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 极市导读   这篇文章介绍了一种名为UV-Mamba的新型神经网络模型，该模型结合了变形卷积和状态空间模型，用于高分辨率遥感图像中精确检测城市村庄边界。 由于多样的地理环境、复杂的景观和高密度的居民区，利用遥感图像自动识别城中村边界是一个极其具有挑战性的任务。在本论文中，作者提出了一种新的、高效的神经网络模型UV-Mamba，用于在高分辨率遥感图像中准确检测边界。 UV-Mamba通过结合变形卷积（DCN）来抑制状态空间模型（SSM）中图像大小增加而带来的内存损失问题。其结构采用了一个编码器-解码器框架，包括 ………………………………