G-Mamba

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。