【魔改Mamba系列】HC-Mamba：用于医学图像分割的混合卷积技术视觉Mamba

文章预览

关注下方“ PaperAccepted ”卡片，每天获取前沿论文解读 论文信息 题目：HC-MAMBA: VISION MAMBA WITH HYBRID CONVOLUTIONAL TECHNIQUES FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION HC-MAMBA：用于医学图像分割的混合卷积技术视觉MAMBA 作者：Jiashu Xu 论文创新点 混合卷积技术 ：作者提出了一个基于现代状态空间模型Mamba的新型医学图像分割模型HC-Mamba，该模型 引入了扩张卷积技术 来捕获更广泛的上下文信息，同时不增加计算成本。这种技术通过扩展卷积核的感知场，增强了模型对图像不同尺度结构的感知能力，特别适合于医学图像。 深度可分离卷积的应用 ：HC-Mamba模型采用了 深度可分离卷积 ，这种卷积方法将传统的卷积操作分解为深度卷积和点卷积两部分，显著减少了模型的参数数量和计算需求。 HC-SSM模块的提出 ：作者提出了 HC-SSM模块 以增强模型提取特征的能力。该模块利用状态转 ………………………………