论文创新大杀器！LSTM结合UNet，性能突出，涨点显著

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最近，浙大等团队提出了xLSTM-UNet，通过将U-Mamba中的Mamba换成xLSTM，就可以直接提升2D和3D医学图像分割性能，涨点效果显著！ xLSTM-UNet是一种 结合了LSTM和UNet 的混合网络模型，这类模型保留了UNet出色的空间特征提取能力，增加了对时序信息的捕捉和处理能力，能显著提高分割的精度和准确性。 因此，它被广泛应用于医学图像分割、遥感图像处理、工业检测等领域，同时也 为复杂场景下的图像处理任务提供了新的思路和创新方向 。 我这次整理了 8篇 LSTM结合UNet的最新paper ，给苦于创新点的同学作参考，希望各位看完后可以有些启发，更快写出论文中稿。 扫码 添加小享， 回复“ LSTM分割 ”    免费获取 全部论文及代码合集 xLSTM-UNet can be an Effective 2D & 3D Medical Image Segmentation Backbone with Vision-LSTM (ViL) better than its Mamba Counterpart 方法： 论文提出了xLSTM-UNe ………………………………