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MiM-ISTD：高效红外小目标检测中的蟒蛇嵌套
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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
本文介绍了一种高效红外小目标检测方法Mamba-in-Mamba，结合卷积网络和Transformer，通过子块分解和相互作用提升表征能力和计算效率。实验证明，该方法准确性和效率优于现有方法，推理速度快10倍，减少了73.4%的GPU内存使用量。
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关键要点
- 本文介绍了一种高效红外小目标检测方法Mamba-in-Mamba。
- 该方法结合了卷积网络和Transformer的结构。
- 通过对子块进行分解和相互作用，提升了表征能力和计算效率。
- 实验证明，该方法的准确性和效率优于现有方法。
- 推理速度比现有最先进技术快10倍。
- 在推理过程中减少了73.4%的GPU内存使用量。
- 该方法克服了高分辨率红外图像处理中的计算和内存限制。
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