Apr, 2024

昆虫大师：基于状态空间模型的昆虫害分类

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TL;DR通过整合状态空间模型（SSMs）、卷积神经网络（CNNs）、多头自注意机制（MSA）和多层感知机（MLPs）在 Mix-SSM 块中的方法，我们引入了 InsectMamba，这个创新方法促进了对综合视觉特征的提取，以及利用选择性模块，增强了识别害虫特征的能力。对 InsectMamba 在五个昆虫害虫分类数据集上的评估结果表明其性能优异，并通过消融研究验证了每个模型组件的重要性。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习实时识别公民科学数据中的昆虫

    提出一种深度学习模型 InsectNet，以应对昆虫识别在实际环境下的挑战，并能准确识别超过 2500 种节肢动物物种，包括有害害虫、寄生虫、食草动物和掠食动物，并可指导公民科学数据收集。

    Jun, 2023

  • Vision Mamba: 一项综合调查与分类

    Mamba 是一种新型的人工智能架构，基于最新的状态空间模型，具有强大的效率和长距离依赖建模能力，被广泛应用于深度学习中的自然语言处理和视觉领域。本综述研究了 Mamba 在视觉任务和数据类型上的应用，探讨了其前身、最新进展以及对各领域的深远影响。

    May, 2024

  • 发挥迁移学习模型的力量进行复杂昆虫检测：革新昆虫分类

    通过使用计算机视觉和机器学习等先进技术，本研究构建并评估了基于 ResNet152V2 架构的卷积神经网络模型，实现了 99% 的训练准确率和 97% 的测试准确率，突出了其在昆虫分类和昆虫学研究中的潜力，以及对全球粮食安全和农业生产的重要作用。

    Jun, 2024

  • RSMamba：基于状态空间模型的遥感图像分类

    RSMamba 是基于状态空间模型（SSM）和 Mamba 的高效、硬件感知设计的一种远程感知图像分类的新型架构，它通过动态多路径激活机制增强了模型对非因果数据的建模能力，并在多个远程感知图像分类数据集上展现出卓越的性能，具有成为未来视觉基础模型骨干的潜力。

    Mar, 2024

  • nnMamba：使用状态空间模型进行 3D 生物医学图像分割、分类和地标检测

    通过将 State Space Sequence Models (SSMs) 整合到卷积残差块中，nnMamba 架构能够提取局部特征并建模复杂的依赖关系，从而在医学图像分析的一系列挑战性任务中展现出卓越的性能。

    Feb, 2024

  • 关于视觉曼巴的调查

    该研究综述了 Mamba 模型在计算机视觉领域的基本概念和优化方法，并介绍了它们在不同层次的视觉任务中的广泛应用，旨在引起学术界对当前挑战的关注并进一步应用 Mamba 模型于计算机视觉。

    Apr, 2024

  • S$^2$Mamba：一种面向高光谱遥感图像分类的空间 - 光谱状态空间模型

    通过创新性地提出 S^2Mamba，即一种适用于高光谱图像分类的空间 - 光谱状态空间模型，以发掘空间 - 光谱上下文特征，实现更高效准确的土地覆盖分析。

    Apr, 2024

  • FusionMamba：基于状态空间模型的高效图像融合

    图像融合是通过将具有有限光谱信息的高分辨率图像与具有丰富光谱数据的低分辨率图像相结合，生成高分辨率的多 / 高光谱图像。本文提出了一种名为 FusionMamba 的创新方法，通过在两个 U 型网络中结合 Mamba 块，以一种高效、独立和分级的方式提取空间和光谱特征，进而有效地将空间和光谱信息进行融合，得到了优于其他融合技术的性能，证明了 FusionMamba 的有效性。

    Apr, 2024

  • 一种高效基于深度学习的野外农业害虫识别方法

    农民在农产品产量期间面临的最大挑战之一是与昆虫害虫的斗争。为了解决这个问题并避免经济损失，需要及时采取预防措施，而这需要以简单而有效的方式鉴别昆虫害虫。本文对主要基于名为 IP102 的健壮数据集的迁移学习与微调，注意力机制和自定义架构等不同方法进行了广泛的实验，并展示了另一个数据集 D0 的示例来展示我们实验技术的健壮性。

    Oct, 2023

  • MedMamba：针对医学图像分类的视觉蛇

    Medical image classification using Vision Mamba, a novel Conv-SSM module that combines convolutional layers with state space model, demonstrates promising results in detecting lesions, establishing a new baseline for the field.

    Mar, 2024