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Mamba缝合怪？InsectMamba：将 SSM/MSA/CNN/MLP整合到Mamba获取完美视觉特征
重点标签 InsectMamba、昆虫分类、状态空间模型、多头自注意力、多层感知器
文章摘要
InsectMamba在五个害虫分类数据集上进行了评估，结果显示其性能优于其他模型，并通过消融研究验证了每个模型组件的重要性。该模型的创新之处在于混合SSM块的提出，它无缝整合了SSM、CNN、MSA和MLP，以及选择性聚合模块，允许模型选择用于分类的相关特征。
实验中，InsectMamba在准确率（ACC）、精确度（Prec）、召回率（Rec）和F1分数等评估指标上均表现出色。选择性模块的引入进一步提高了模型的性能，通过自适应地加权不同编码策略的贡献。此外，作者还探讨了特征聚合方法、核大小和池化方法对模型性能的影响。
总之，InsectMamba模型在昆虫害虫分类任务中展现了强大的性能，其创新的架构和模块设计为解决害虫伪装和物种多样性问题提供了有效的解决方案。
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原文作者: 极市平台
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