CellMamba: 適応型Mambaを用いた効率的な細胞検出

この論文は、病理画像における細胞検出のための新しい1段階検出器であるCellMambaを紹介しています。密集したオブジェクト、微妙なクラス間の差異、および背景の乱雑さという課題に対処しています。主な革新は、MambaまたはMulti-Head Self-Attentionと、空間的識別性を高めるTriple-Mapping Adaptive Coupling（TMAC）モジュールを組み合わせたCellMamba Blocksの統合にあります。Adaptive Mamba Headは、マルチスケール特徴を融合することにより、さらにパフォーマンスを向上させます。この論文の重要性は、既存の方法と比較して、優れた精度、モデルサイズの削減、および低い推論レイテンシを実証していることにあり、高解像度細胞検出の有望なソリューションとなっています。

• •CellMambaは、細胞検出のための新しい1段階検出器です。
• •空間的識別性を向上させるために、TMACを備えたCellMamba Blocksを利用しています。
• •Adaptive Mamba Headは、マルチスケール特徴を融合します。
• •CellMambaは、ベースラインと比較して、優れた精度、サイズの削減、および低いレイテンシを実現します。