微观曼巴:仅用4M参数揭示微观图像的奥秘
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了医学微观图像分类中卷积神经网络和变换器模型在建模长距离依赖性方面的局限性。我们提出的Microscopic-Mamba模型通过部分选择前馈网络和调制交互特征聚合模块,显著提高了局部特征提取能力,并在五个公共数据集上实现了最先进的性能,显示出其在微观图像分析中的潜在应用价值。
本研究提出了Microscopic-Mamba模型,解决了医学微观图像分类中卷积神经网络和变换器模型的局限性,并在五个公共数据集上取得了最先进的性能。该模型通过前馈网络和特征聚合模块提高了局部特征提取能力,显示出在微观图像分析中的潜在应用价值。