MiM-ISTD:高效红外小目标检测中的蟒蛇嵌套
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。
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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。