【Mamba应用前沿】CAMS: 基于Mamba的无卷积和无注意力的图像分割

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 论文信息 题目：CAMS: Convolution and Attention-Free Mamba-based Cardiac Image Segmentation CAMS: 基于Mamba的无卷积和无注意力心脏图像分割 作者：Abbas Khan，Muhammad Asad，Martin Benning，Caroline Roney，Gregory Slabaugh 论文创新点 本文提出了一种基于Mamba的无卷积和无自注意力的心脏图像分割网络CAMS-Net，具有以下四个创新点： 无卷积和自注意力的Mamba基网络 ：作者首次提出了一个不依赖于卷积操作和自注意力机制的Mamba基分割网络CAMS-Net，展示了基于状态空间模型（SSM）的架构在医学图像分割中的潜力。 线性互联分解Mamba（LIFM）块 ：提出了LIFM块来减少Mamba块的训练参数并增强其决策函数，通过在两个分解的Mamba块之间引入非线性，进一步降低了计算复杂度。 基于Mamba的通道和空间聚合器 ：作 ………………………………