RSGMamba: Reliability-Aware Self-Gated State Space Model for Multimodal Semantic Segmentation
RSGMamba：面向多模态语义分割的可靠性感知自门控状态空间模型
机构 * Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney（工程与信息技术学院，悉尼技术大学） ； PCA Lab, Key Laboratory of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information of Ministry of Education, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（教育部高维信息智能感知与系统重点实验室，南京理工大学计算机科学与工程学院） ； Bionic Vision Systems Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海微系统与信息技术研究所生物视觉系统实验室） ； Research Center for Industries of the Future and the School of Engineering, Westlake University（未来产业研究中心和工程学院，西湖大学） ； OPPO Research, Seattle, WA 98101 USA（OPPO研究，美国华盛顿州西雅图98101）
AI总结 本文提出RSGMamba框架，通过可靠性感知自门控机制提升多模态语义分割性能，实验表明其在RGB-D和RGB-T基准上取得最优结果，参数量仅48.6M。
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