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论文信息
题目：Sigma: Siamese Mamba Network for Multi-Modal Semantic Segmentation
Sigma: 用于多模态语义分割的孪生Mamba网络
作者：Zifu Wan， Pingping Zhang， Yuhao Wang， Silong Yong， Simon Stepputtis， Katia Sycara， Yaqi Xie
源码：https://github.com/zifuwan/Sigma
论文创新点
首次成功应用状态空间模型于多模态语义分割：作者提出的方法Sigma是第一个成功应用状态空间模型（SSMs），特别是Mamba模型，在多模态语义分割领域的案例。 基于Mamba的融合机制和通道感知解码器的引入：作者引入了一种基于Mamba的融合机制和通道感知解码器，以高效地从不同模态中提取信息并无缝集成它们，这在多模态学习领域是一个创新的尝试。 全局感受野与线性复杂度的结合：与依赖于CNNs的方法相比，Sigma实现了全局感受野并且保持了线性复杂度，这在以往的研究中是难以两全的。
摘要
关键字
3. Sigma: 孪生Mamba网络
3.2. 总体架构
3.3. 孪生Mamba编码器
3.4. 融合模块
3.5. 通道感知Mamba解码器
4. 实验
声明
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