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不出所料，Mamba+医学影像相关工作在MICCAI 2024上爆发性收录！早下手的同学赢麻了！

Mamba被拒！但Mamba2和视觉Mamba收录ICML 2024！
ICML 2024上视觉Mamba也成功收录！详见：重磅！视觉Mamba正式收录顶会ICML 2024！
据Amusi了解，ICML 2024上至少收录5篇Mamba相关工作！其中由原作者打造的Mamba正式升级成Mamba2，也顺利收录ICML 2024！之后会给大家带来分享，敬请期待！
Mamba杀入MICCAI 2024！
Mamba 在医学影像领域中应用最多，尤其是医学图像分割，其中大部分工作都投递到MICCAI 2024上了。而MICCAI 2024今天早上结果出来了，有近11%的early accept（还有部分论文正在进行rebuttal），Amusi 发现至少有两篇Mamba+医学图像分割中稿！也欢迎大家补充分享！
PS：已投稿MICCAI 2024的同学，可以添加CVer小助手微信：CVer111，她会拉你进MICCAI 2024投稿交流群！
MICCAI 2024 | SegMamba
SegMamba: Long-range Sequential Modeling Mamba For 3D Medical Image Segmentation
单位：香港科技大学, 北京智源
代码：https://github.com/ge-xing/SegMamba
论文：https://arxiv.org/abs/2401.13560
【总结】SegMamba：一种新颖的 3D 医学图像分割 Mamba 模型，旨在有效捕获每个尺度的整个 volume 特征中的远程依赖性，性能又快又好！优于SwinUNETR-V2等网络，代码已开源！
MICCAI 2024 | Swin-UMamba
Swin-UMamba: Mamba-based UNet with ImageNet-based pretraining
单位：中科院深圳研究院，香港大学，鹏程实验室，上海AI Lab
代码：https://github.com/JiarunLiu/Swin-UMamba
论文：https://arxiv.org/abs/2402.03302
中文解读：Swin-UMamba：基于Mamba和ImageNet预训练的医学图像分割模型
【总结】Swin-UMamba：一种基于 Mamba 的医学图像分割模型，旨在利用 ImageNet 预训练模型提升医学图像分割任务的性能。该模型不仅大幅度超过了传统的2D分割模型，还有效减少了显存占用和计算开销。
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何恺明在MIT授课的课件PPT下载

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CVPR 2024 论文和代码下载

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Mamba、医学影像交流群成立
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