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Swin-UMamba：基于 Mamba 的 UNet 模型及基于 ImageNet 的预训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了基于Mamba的新模型Swin-UMamba，用于医学图像分割任务。实验证明，基于ImageNet的预训练对模型性能提升很重要。Swin-UMamba在AbdomenMRI、Encoscopy和Microscopy数据集上表现出色，平均得分比最接近的模型高出3.58%。
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关键要点
- 提出了一种新颖的基于 Mamba 的模型，Swin-UMamba，专门针对医学图像分割任务。
- 利用了基于 ImageNet 的预训练的优势。
- 实验结果表明，ImageNet 的训练对于提高基于 Mamba 的模型性能起到了重要作用。
- Swin-UMamba 在 AbdomenMRI、Encoscopy 和 Microscopy 数据集上的表现优异。
- Swin-UMamba 的平均得分比最接近的对应模型 U-Mamba 高出 3.58%。
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