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LocalMamba：具有窗口选择性扫描的视觉状态空间模型
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文章介绍了基于状态空间模型的方法在医学图像分割中的优势，提出了一种名为Vision Mamba-UNetV2的方法，通过引入VSS块和SDI来捕捉上下文信息和增强特征融合，实验结果表明其在医学图像分割任务中表现出竞争力。
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关键要点
- 医学图像分割领域中，CNN 和 Transformer 模型的研究已深入，但存在建模长距离依赖的挑战。
- CNN 对长距离依赖的建模能力有限，Transformer 的计算复杂性较高。
- 基于状态空间模型（SSMs）的方法，如 Mamba，表现出卓越的长程交互建模能力，并保持线性计算复杂性。
- 提出了 Vision Mamba-UNetV2 方法，引入了 Visual State Space（VSS）块以捕捉上下文信息。
- 引入 Semantics and Detail Infusion（SDI）来增强低级和高级特征的融合。
- 在多个公共数据集上进行实验，结果表明 VM-UNetV2 在医学图像分割任务中表现出竞争力。
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