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DGM-Net
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几何引导的Mamba增强了CNN语义分割模型
研究人员已将最初来自DGM-Net的几何引导Mamba模型改编为CNN基础语义分割的即插即用上下文模块。该方法将几何引导注入选择性扫描过程，从而实现由边界和向心流线索调制的长距离特征传播。当集成到六种不同的CNN分割模型中时，几何引导的SSM模块在Cityscapes数据集上始终提高了平均交并比（mIoU）分数，而计算成本仅略有增加。
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新型DGM-Net模型提供几何引导的高效语义分割
研究人员开发了DGM-Net，一种用于语义分割的高效架构，无需大型模型和高计算预算。该网络利用一种新颖的方向几何Mamba (G-Mamba) 算子，该算子提供上下文建模的线性复杂度。通过引入质心流场和拓扑骨架的几何引导，DGM-Net增强了边界保持能力，并在Cityscapes和ADE20K等基准测试中取得了强大的性能，即使在硬件受限的条件下也是如此。