关键词long-range dependency modeling
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- 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。
- 因式分解视觉转换器：通过局部窗口成本建模远距依赖
我们提出了一种新颖的分解自我注意力机制 (FaSA)，它具有本地窗口的计算成本和远程依赖建模能力。利用 FaSA，我们提出了层次结构的分解视觉 Transformer (FaViT)，它在输入图像空间分辨率方面具有线性计算复杂性，并在分类和 - 遥感图像土地覆盖分类的长程相关监督
在这篇论文中，我们提出了一种名为 SLCNet 的新型受监督的长程关联方法，用于土地覆盖分类，该方法在地物遥感图像上的表现优于当前使用的非监督策略。在 SLCNet 中，我们通过使用地面真实语义分割图中的类别一致性信息进行监督，使属于同一类 - 自注意力生成对抗网络
本文介绍了一种基于自注意力机制的生成对抗网络（SAGAN），它能够在图像生成任务中实现关注驱动的远距离依赖关系建模，并通过对 GAN 生成器实施谱归一化技术，取得了对图像生成任务来说最好的表现。