状态空间模型(State Space Models, SSMs)最初在控制理论、信号处理等领域被广泛使用,近年来,SSMs 被引入到深度学习中,特别是在自然语言处理(NLP)领域中表现出色。Mamba 模型通过选择性机制和硬件感知优化,能够高效地建模序列数据长距离依赖关系同时具有线性复杂度。 相比于一维序列数据,视觉数据本质上是二维空间结构的,...
Mamba模型结构的核心思想是使用多层神经网络来模拟人类神经系统的结构和功能。该模型通常由输入层、隐藏层和输出层组成,其中隐藏层可以有多个。 在Mamba模型结构中,每一层都包含多个神经元,每个神经元通过激活函数对输入数据进行处理,然后将处理后的结果传递给下一层。这种层级结构可以帮助模型自动学习输入数据的特征,并...
在本文中,利用态空间模型,作者提出了一个U形架构模型,用于医学图像分割,命名为Vision Mamba UNet(VM-UNet)。具体来说,引入了视觉态空间(VSS)块作为基础块以捕捉广泛的上下文信息,并构建了一个非对称的编码器-解码器结构。作者在ISIC17、ISIC18和Synapse数据集上进行了全面的实验,结果表明VM-UNet在医学图像分割任务...
小松崎亚兰的推文介绍了“Mamba-2”模型,通过将Transformer模型呈现为结构化状态空间模型(SSMs),推进了对Transformer的理解。这种新的视角不仅为这些强大的人工智能工具提供了一个通用框架,还展示了Mamba-2在困惑度和效率方面优于其前身Mamba和Transformer++的卓越表现。对于那些对人工智能研究前沿特别是Transformer模型优化感...
最近Mamba系列( Mamba、VMamba、Vision Mamba)比较火,在同样具备高效长距离建模能力的情况下,Transformer具有平方级计算复杂度,而Mamba架构则是线性级计算复杂度,并且推理速度更快。秉承着扩展视野的思路,…
状态空间模型的新宠——Mamba2模型 | Mamba 是一种新的状态空间模型架构,在语言建模等信息密集数据上显示出良好的性能,Mamba基于结构化状态空间模型的,并使用FlashAttention进行高效的硬件设计和实现。 Mamba 享有快速推理(吞吐量比 Transformer 高 5 倍)和序列长度线性缩放,并且其性能在高达百万长度序列的实际数据上得...
MaTVLM:Mamba-Transformer结构的视觉语言模型 | 论文链接:链接Github:链接结合知识蒸馏和Mamba-Transformer结构的视觉语言模型,腾讯的推理模型也是这种混合Mamba和Transformer的结构,什么都可以尝试混一下,就像2021、2022大家对Vision Transfomer中结合卷积层的模型改进,以及对MLP-Mixer的各种设计一样,有意思。
揭密Mamba:融合创新方案 | Mamba IR 是一种基于 Mamba 模型的图像恢复方法,它通过引入通道注意力和局部增强的即插即用 Mamba 模块,解决了现有恢复网络在全局感知范围和计算效率之间的平衡问题。这种方法的创新点在于它将 Transformer 应用于图像恢复任务,提出了一种高效的状态空间模型,并通过局部增强和通道注意力来改善...
【科学家开发轻量化视觉模型MobileMamba】浙江大学、腾讯优图与华中科技大学的联合团队推出轻量化视觉模型MobileMamba。该模型通过创新的架构设计,在性能和效率间实现了显著平衡。MobileMamba的核心在于高效多感受特征交互模块,该模块融合长距离小波变换,增强局部与全局特征的提取能力。研究人员还在网络设计上采用三阶段结构,...
爆火方向,Mamba卷到CNN! | 传统视觉模型在处理大规模或高分辨率图像时存在一定限制,为解决这个问题,研究者们就最近依旧火热的Mamba,提出了Mamba结合CNN的策略。这种结合可以让Mamba在处理长序列数据时既能够捕捉到序列中的时间依赖关系,又能够利用CNN的局部特征提取能力来加速处理过程,实现计算效率与模型性能的双赢,因此...