Mamba-YOLO 是视觉识别和检测任务的重要进展,旨在构建一个结合了 SSM 和 CNN 优势的新型主干网络。该架构将基于 SSM 的状态空间转换模型应用于 YOLO 的层中,以有效地捕捉全局依赖关系,并利用局部卷积的优势来提高检测精度和模型对复杂场景的理解,同时保持实时性能。这种混合架构有望突破现有视觉模型在处理大规模或高...
Microscopic-Mamba 背后的核心方法论在于其双分支结构,包括用于局部特征提取的卷积分支和用于全局特征建模的 SSM 分支。该模型还引入了调制交互特征聚合 (MIFA) 模块,旨在有效地融合全局和局部特征。在此架构中,CNN 分支使用深度可分离卷积 (DWConv) 和逐点卷积 (PWConv) 进行局部特征提取。相比之下,SSM 分支则专注...
基于这个问题，本文作者提出xLSTM架构，与最先进的 Transformer 和状态空间模型（SSM）相比，在性能还是扩...
[42]提出了一种结合CNN-SSM的混合架构U-Mamba,以处理生物医学图像分割中的长距离依赖关系,[68]构建了一个基于纯SSM的模型,该模型可作为通用的视觉主干网络,但它们在大规模下的效率尚未完全明了。图像本质上是连续信号离散采样,可以转换为扩展序列。这一特性表明,利用Mamba的线性扩展优势有望提升UNet架构在建模广泛范...
方法:论文提出了一种名为 Hetero-UNet 的新型混合医学图像分割模型,将 CNN、Mamba和 U-Net 结合起来,充分利用CNN的局部特征提取能力、Mamba的长距离依赖建模能力以及U-Net的编码器-解码器架构,以提升医学图像分割的性能。 创新点: Hetero-UNet引入了一种混合的分割架构,结合了基于SSM的Transformer编码器和U形结构。
Mamba 凭借其选择性状态空间模型 (SSM) 脱颖而出,实现了在保持线性复杂性的同时促进长期动态建模的平衡。这种创新推动了它在视觉任务中的应用,正如 Vision Mamba 和 VMamba 所证实的那样,它们利用多方向 SSM 来增强二维图像处理。这些模型...
方法:论文提出了一种名为 Hetero-UNet 的新型混合医学图像分割模型,将 CNN、Mamba和 U-Net 结合起来,充分利用CNN的局部特征提取能力、Mamba的长距离依赖建模能力以及U-Net的编码器-解码器架构,以提升医学图像分割的性能。 创新点: Hetero-UNet引入了一种混合的分割架构,结合了基于SSM的Transformer编码器和U形结构。
Mamba 凭借其选择性状态空间模型 (SSM) 脱颖而出,实现了在保持线性复杂性的同时促进长期动态建模的平衡。这种创新推动了它在视觉任务中的应用,正如 Vision Mamba 和 VMamba 所证实的那样,它们利用多方向 SSM 来增强二维图像处理。这些模型在性能上与基于注意力的架构相媲美,同时显著减少了内存使用量。
Mamba 凭借其选择性状态空间模型 (SSM) 脱颖而出,实现了在保持线性复杂性的同时促进长期动态建模的平衡。这种创新推动了它在视觉任务中的应用,正如 Vision Mamba 和 VMamba 所证实的那样,它们利用多方向 SSM 来增强二维图像处理。这些模型在性能上与基于注意力的架构相媲美,同时显著减少了内存使用量。
- Mamba是一种新的视频理解技术,利用选择性状态空间模型(SSM)实现了高效的视频理解。 - VideoMamba是基于Mamba的纯SSM模型,专为视频理解而设计。 - VideoMamba在视觉领域的可扩展性、短期动作识别、长视频理解和与其他模态的兼容性方面表现出优越性能。 - VideoMamba具有高效性和有效性,将成为长视频理解领域的重要...