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G-Mamba
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新的SG-Mamba模型通过稀疏图和Mamba增强视听语音
研究人员开发了SG-Mamba，一个新颖的轻量级视听语音增强框架。该模型集成了稀疏异构图和Mamba骨干网络，以提高跨模态对齐精度，同时保持计算效率。SG-Mamba明确建模了模态特定关系和长程时间上下文，在LRS3等数据集上取得了有竞争力的性能，并在嘈杂环境中表现出鲁棒性。
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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。