最近发现,将Mamba和Transformer模块混合使用,效果会比单独使用好很多,这是因为该方法结合了Mamba的长序列处理能力和Transformer的建模能力,可以显著提升计算效率和模型性能。 典型案例如大名鼎鼎的Jamba:Jamba利用Transformer架构的元素增强Mamba 结构化状态空间模型技术,提供了 256K 上下文窗口,吞吐量直接超了Transformer三倍。
1、本发明的目的在于提供一种基于vmamba和transformer结合的单目标跟踪网络,以解决现有技术中,特征提取网络计算量大导致跟踪速度慢、目标全局特征发生变化导致跟踪性能下降以及背景存在噪声干扰导致预测框发生漂移等问题。 2、一种基于vmamba和transformer结合的单目标跟踪网络,包括: 3、s1.将视频中的初始帧、中间帧和搜...
不过最近Mamba的作者Tri Dao和Albert Gu发布了Mamba-2,Mamba顺利通过了ICML2024,可谓众望所归。Mamba-2旨在解决Mamba的两个核心问题: 1.和Transformer的注意力机制是什么关系?能否把两者结合使用? 2.能否通过将曼巴模型重新铸造为矩阵乘法来加快曼巴模型的训练吗?
- 视频理解是具有挑战性的任务,因为视频中存在大量时空冗余和复杂的时空依赖关系。 - CNN、Transformer和Uniformer等传统方法在解决视频理解问题上存在不足。 - 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。
- LSTM可以与热门的mamba结合。将视觉Mamba块的优势与LSTM集成在一起,构建了一个以VMRNN单元为中心的网络。 - LSTM+Transformer登上nature的研究做到了在多任务实时预测中,即使数据保留率为50%,模型性能依然最优。融合模型同时拥有捕捉长期依赖关系与高效并行计算能力。
Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting PoinTramba: A Hybrid Transformer-Mamba Framework for Point Cloud Analysis 最近发现,将Mamba和Transformer模块混合使用,效果会比单独使用好很多,这是因为该方法结合了Mamba的长序列处理能力和Transformer的建模能力,可以显著提升计算效率和模...
用于高效无限上下文语言建模的空间模型 | 如何高效地为具有无限上下文长度的序列建模是一个长期存在的问题。过去的工作要么存在二次计算复杂性问题,要么在长度泛化方面的外推能力有限。在这项工作中,来自微软的研究团队提出了一种简单的混合架构 Samba,它分层结合了选择性状态空间模型(SSM)Mamba 和滑动窗口注意力(SWA)...
典型案例如大名鼎鼎的Jamba:Jamba利用Transformer架构的元素增强Mamba 结构化状态空间模型技术,提供了 256K 上下文窗口,吞吐量直接超了Transformer三倍。 除Jamba外,近日又有不少最新提出的Transformer结合Mamba的研究,效果都很赞,比如Mamba-2-Hybrid,推理速度比Transformer快8倍。