方法:论文提出了一种名为MambaGesture的新框架,旨在通过结合Mamba模型的序列处理能力与多模态特征融合模块SEAD,解决现有协同语音手势生成方法中忽视多模态交互的问题,以提升手势生成的真实性和多样性。 创新点: 引入Mamba模型用于扩散基础的共同语音手势生成,这是首次在该领域使用Mamba模型。 提出了MambaAttn模块,强化了序...
每个耦合 Mamba 块接收多种模态的序列数据作为输入,聚合来自多种模态的状态,然后转换到每个单独模态的下一次状态。 用于多模态融合的耦合Mamba巴方法,通过引入多模态历史状态来进行多模态融合。如图2所示,它包含两个部分:状态耦合和状态空间模型。 Mamba Mamba在S4的基础上引入了选择性机制,将原来的时不变特性进行了...
本论文提出的GFE-Mamba模型旨在解决从轻度认知障碍(MCI)进展到阿尔茨海默病(AD)的多模态数据融合、特征表现力以及模型可解释性等挑战。 通过整合3D GAN-Vit模型、多模态Mamba分类器以及像素级双向交叉注意力机制,GFE-Mamba能够有效地从MRI图像中提取病理特征,并融入尺度信息以实现稳健融合。 即便在数据不完整的情况下,...
考虑到两种当前最先进模型的局限性,作者探讨了混合Mamba-Transformer方法在图像修复中的潜力。在本论文中,基于Mamba和Transformer模型的有效性,作者提出了三个核心组件:图像修复状态空间(IRSS)模块,该模块沿着四种不同的路径扫描和遍历,以实现长序列数据的有效处理。三角窗口局部注意力(TWLA)块和通道全局注意力(CGA)块,...
华科大最新提出Coupled Mamba,利用耦合的状态空间模型来增强不同模态之间的信息融合,实现了49%的推理提速,减少了83.7%的GPU内存占用。 这类基于Mamba的多模态融合方法利用了Mamba独特的结构设计和算法优化,能更有效地提取和融合不同模态的特征信息,从而提高系统的整体性能和处理效率。
Mamba块设计结合H3和Gated Attention,集成多种操作,比传统Transformer块设计更有效。 MLLA模块通过替换Transformer块中的注意力子块为Mamba的块设计,并用线性注意力替代选择性SSM,调整参数。 2.3 结构 MLLA模块结构基于上述原理,包含输入/输出投影、Q/K投影、门控投影、线性注意力、深度卷积(DWConv)和多层感知机(MLP...
🌟 传统遥感图像处理方法在计算效率和精度上往往难以满足需求,而基于Mamba的遥感图像处理技术在这方面表现出色,成为论文研究的新热点。🌟 Mamba在融合高分辨率空间图像和低分辨率光谱图像以获取综合信息方面表现出色,不仅能提升性能,还能保持数据处理的高效性。在降维、去噪、特征提取和大规模数据集处理等方面,Mamba通过...
非常建议所有做图像任务的伙伴,多关注这一创新Max,轻松拿捏顶会的思路:Mamba+多模态图像融合! .Mamba的引入,给多模态图像融合带来了全新的视角,使图像融合的质量和效率都得到了显著提升!这是因为,以往主要是用CNN和Transformer做多模态图像融合。但CNN无法捕捉全局信息;Transformer囿于二次计算复杂度,计算开销大。而...
MambaDFuse作为一种基于mamba的多模态图像融合双相位模型,以其独特的双Level特征提取、双阶段特征融合和融合图像重建策略,实现了高效且高质量的图像融合效果。该模型不仅克服了传统方法的局限性,还为计算机视觉领域带来了新的解决方案。未来,随着mamba模型在计算机视觉领域的进一步应用和发展,MambaDFuse有望成为多模态图像...
Mamba,一种具有强大信息整合能力的技术,加上多模态特征融合,不仅能提升模型在处理复杂任务时的准确性和鲁棒性,还拓宽了应用边界:从智能交互到复杂数据分析的多个领域...都涵盖了。创新空间和落地应用前景可见一斑。去年至今,Mamba+多模态特征融合相关的论文呈爆发式增长,其中顶会顶刊成果占比可观,比如ICASSP 2025的...