VideoMamba: State Space Model for Efficient Video Understanding VideoMamba：用于高效视频理解的状态空间模型 论文链接 https://volctracer.com/w/M6FaLpwh 论文作者 Kunchang Li，Xinhao Li，Yi Wang，Yinan He，Yali Wang，Limin Wang，Yu Qiao 内容简介 本文提出了VideoMamba，一种基于状态空间模型（SSM）的...
Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model 论文解读 SakuraK 14 人赞同了该文章 Vision Mamba:利用双向状态空间模型进行高效视觉表征学习 code:github.com/hustvl/Vim Background 状态空间模型(SSM),擅长捕获远程依赖关系,并能够并行训练。可以跨广泛的任务和...
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cvpr2022/cvpr2021/cvpr2020/cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017 论文/代码/解读/直播合集,极市团队整理 - LH-MAMBA/CVPR2022-Paper-Code-Interpretation
论文作者 Kunchang Li,Xinhao Li,Yi Wang,Yinan He,Yali Wang,Limin Wang,Yu Qiao 内容简介 本文提出了VideoMamba,一种基于状态空间模型(SSM)的视频理解模型,旨在解决视频理解中的局部冗余和全局依赖问题。VideoMamba通过其线性复杂度算子,实现了高效的长期建模,这对于高分辨率长视频的理解至关重
VMamba:视觉状态空间模型 code:github.com/MzeroMiko/VM Background CNN拥有线性复杂度因而可以处理高分辨率的图像,而ViT在拟合能力方面超过了CNN,但ViT是二次复杂度,在处理高分辨率图像时计算开销较大。ViT通过整合全局感受野和动态权重实现了卓越的视觉建模性能,使用状态空间模型可以在继承这些组件的同时提高计算...