为什么Mamba有效?利用线性变换-Mamba网络进行多模态图像融合
原文中文,约500字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了现有多模态图像融合方法在特征提取和融合中存在的局限性,包括局部减小偏差和计算复杂度的问题。提出的双分支网络Tmamba结合了线性变换器和Mamba结构,能够有效提取并融合特征,实验结果表明,该方法在红外-可见图像融合和医疗图像融合等任务中表现出色,具有潜在的应用价值。
本文介绍了一种名为MambaVision的新型混合型Mamba-Transformer骨干网络,专为视觉应用而设计。通过重新设计Mamba的表达方式,增强了其对视觉特征的建模能力。研究结果表明,在最后几层为Mamba架构添加多个自注意力块可以明显提高其对长程空间依赖的建模能力。MambaVision模型在图像分类和下游任务中取得了新的最先进性能。