کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Mamba, a State Space Model (SSM), has recently shown competitive performance to Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers in Natural Language Processing and general sequence modeling. Various attempts have been made to adapt Mamba to Computer Vision tasks, including medical image segmentation (MIS). Vision Mamba (VM)-based networks are particularly attractive due to their ability to achieve global receptive fields, similar to Vision Transformers, while also maintaining linear complexity in the number of tokens. However, the existing VM models still struggle to maintain both spatially local and global dependencies of tokens in high dimensional arrays due to their sequential nature. Employing multiple and/or complicated scanning strategies is computationally costly, which hinders applications of SSMs to high-dimensional 2D and 3D images that are common in MIS problems. In this work, we propose Local-Global Vision Mamba, LoG-VMamba, that explicitly enforces spatially adjacent tokens to remain nearby on the channel axis, and retains the global context in a compressed form. Our method allows the SSMs to access the local and global contexts even before reaching the last token while requiring only a simple scanning strategy. Our segmentation models are computationally efficient and substantially outperform both CNN and Transformers-based baselines on a diverse set of 2D and 3D MIS tasks. The implementation of LoG-VMamba is available at \url{https://github.com/Oulu-IMEDS/LoG-VMamba}.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
Mamba ، یک مدل فضایی ایالتی (SSM) ، اخیراً عملکرد رقابتی را به شبکه های عصبی حلقوی (CNN) و ترانسفورماتورها در پردازش زبان طبیعی و مدل سازی توالی عمومی نشان داده است.تلاش های مختلفی برای تطبیق مامبا با کارهای بینایی رایانه ، از جمله تقسیم تصویر پزشکی (MIS) انجام شده است.شبکه های مبتنی بر Vision Mamba (VM) به دلیل توانایی آنها در دستیابی به زمینه های پذیرش جهانی ، مشابه ترانسفورماتورهای بینایی ، به ویژه جذاب هستند ، ضمن اینکه پیچیدگی خطی را در تعداد نشانه ها نیز حفظ می کنند.با این حال ، مدل های VM موجود هنوز هم به دلیل ماهیت پی در پی خود ، هم به حفظ وابستگی های مکانی محلی و جهانی از نشانه ها در آرایه های ابعادی بالا تلاش می کنند.استفاده از استراتژی های اسکن چندگانه و/یا پیچیده از نظر محاسباتی پرهزینه است ، که مانع برنامه های SSMS در تصاویر 2D و 3D با ابعاد بالا است که در مشکلات MIS رایج است.در این کار ، ما دیدگاه محلی-گلوبال Mamba ، log-vmamba را پیشنهاد می کنیم ، که صریحاً نشانه های مجاور فضایی را برای ماندن در نزدیکی محور کانال تقویت می کند و زمینه جهانی را به صورت فشرده حفظ می کند.روش ما به SSM ها اجازه می دهد تا حتی قبل از رسیدن به آخرین نشانه ، در حالی که فقط به یک استراتژی اسکن ساده نیاز دارند ، به زمینه های محلی و جهانی دسترسی پیدا کنند.مدل های تقسیم بندی ما از نظر محاسباتی کارآمد هستند و از نظر پایه CNN و پایه های مبتنی بر ترانسفورماتور در مجموعه متنوعی از کارهای 2D و 3D MIS بهتر عمل می کنند.اجرای log-vmamba در \ url {https://github.com/oulu-imeds/log-vmamba.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
