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基于 Vision Mamba 的混凝土、沥青和砖石表面自动裂缝分割
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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，并提出了一种新的方法Vision Mamba-UNetV2，该方法在医学图像分割任务中表现出竞争力。
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关键要点
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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局限性。
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基于状态空间模型（SSMs）的方法，如 Mamba，能够有效建模长程交互并保持线性计算复杂性。
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提出了一种新的方法 Vision Mamba-UNetV2，采用 Visual State Space（VSS）块以捕捉广泛的上下文信息。
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引入 Semantics and Detail Infusion（SDI）以增强低级和高级特征的融合。
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在多个公共数据集上进行全面实验，结果显示 VM-UNetV2 在医学图像分割任务中表现出竞争力。
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