标签：MIFA 模块

在医学显微图像分类（MIC）领域，基于卷积神经网络（CNN）和 Transformer 的模型已经取得了广泛的研究成果。然而，CNN 在建模长距离依赖关系方面存在不足，而 Transformer 则受限于较高的计算复杂度。为了克服这些挑战，南京农业大学、国防科技大学、湘潭大学、南京邮电大学和苏州大学的研究团队共同开发了一种新的架构——Microscopic-Mamba。 Microscopic-Mamba 采用 Mamba 架构，旨在通过结合 CNN 的局部特征提取能力和状态空间模型（SSM）的全局依赖关系建模能力，改进显微图像分类的效果。研究团队设计了部分选择前馈网...