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Mamba杀入MICCAI 2024!SegMamba和Swin-UMamba均收录!

Mamba杀入MICCAI 2024!SegMamba和Swin-UMamba均收录!

1月前

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不出所料,Mamba+医学影像相关工作在MICCAI 2024上爆发性收录!早下手的同学赢麻了!

Mamba被拒!但Mamba2和视觉Mamba收录ICML 2024!
ICML 2024上视觉Mamba也成功收录!详见:重磅!视觉Mamba正式收录顶会ICML 2024!
据Amusi了解,ICML 2024上至少收录5篇Mamba相关工作!其中由原作者打造的Mamba正式升级成Mamba2,也顺利收录ICML 2024!之后会给大家带来分享,敬请期待!
Mamba杀入MICCAI 2024!

Mamba 在医学影像领域中应用最多,尤其是医学图像分割,其中大部分工作都投递到MICCAI 2024上了。而MICCAI 2024今天早上结果出来了,有近11%的early accept(还有部分论文正在进行rebuttal),Amusi 发现至少有两篇Mamba+医学图像分割中稿!也欢迎大家补充分享!

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MICCAI 2024 | SegMamba
SegMamba: Long-range Sequential Modeling Mamba For 3D Medical Image Segmentation
单位:香港科技大学, 北京智源
代码:https://github.com/ge-xing/SegMamba
论文:https://arxiv.org/abs/2401.13560
【总结】SegMamba:一种新颖的 3D 医学图像分割 Mamba 模型,旨在有效捕获每个尺度的整个 volume 特征中的远程依赖性,性能又快又好!优于SwinUNETR-V2等网络,代码已开源!

MICCAI 2024 | Swin-UMamba

Swin-UMamba: Mamba-based UNet with ImageNet-based pretraining

单位:中科院深圳研究院,香港大学,鹏程实验室,上海AI Lab
代码:https://github.com/JiarunLiu/Swin-UMamba
论文:https://arxiv.org/abs/2402.03302
中文解读:Swin-UMamba:基于Mamba和ImageNet预训练的医学图像分割模型
【总结】Swin-UMamba:一种基于 Mamba 的医学图像分割模型,旨在利用 ImageNet 预训练模型提升医学图像分割任务的性能。该模型不仅大幅度超过了传统的2D分割模型,还有效减少了显存占用和计算开销。

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