此论文提出的VMamba主要将状态空间模型引入了图像处理中,在保持全局感受野的情况下,通过CSM的设计替代了Attention机制,降低计算复杂度至线性。实验结果也表明,VMamba有替代ViT成为下一个主流视觉表征模型Backbone的潜力。 编译|Frank 审核|Los 本文首发于【深蓝AI】公众号,移步公众号【深蓝AI】,第一时间获取自动驾驶、...
1、导读 本文将为大家介绍来自西交利浦大学、澳大利亚科学与工业研究院矿物研究所以及利物浦大学联合提出的最新工作Samba,这是一种基于状态空间模型的遥感图像语义分割方法。该工作提出了高分辨率遥感图像的语义分割框架 Samba,性能指标均超越了CNN-based和ViT-based方法,证明了Mamba在遥感高分图像中作为新一代backbone的潜力...
我们对Mamba和Transformer块的集成模式进行了系统性的探究,并证明在最后阶段融入自注意力块显著提升了模型捕捉全局上下文和长距离空间依赖性的能力。 我们引入了MambaVision,这是一种新颖的混合Mamba Transformer模型。层次化的MambaVision在ImageNet-1K数据集上实现了新的SOTA帕累托前沿,就Top-1准确率和图像吞吐量之间的...
从上面的发展脉络可以看出，Mamba分割模型针对图像扫描问题的探索从完全展平到SS2D，再到三维扫描方案。探索方向有通用的vision backbone，也有专门应用于医学影像分割的模型，基础架构也从U-Net到nnU-Net，并在主体结构中间增加新模块。可以观察到VMamba提出的VSS模块与SS2D模块已经被应用到其他模型中，说明其有效性和...
然而，尽管扩散策略在机器人操作中取得了显著成功，但它们通常依赖于大规模的Backbone架构。例如，3D扩散策略（DP3）就采用了超过2亿个参数的UNet模型。这些复杂的架构在捕捉细节和提供高性能方面确实表现出色，但它们的高计算需求也带来了不小的挑战，特别是在资源受限的环境中或在边缘设备上进行部署时。此外，长时程...
Finally, we provide an example of a complete language model: a deep sequence model backbone (with repeating Mamba blocks) + language model head. Source:models/mixer_seq_simple.py. This is an example of how to integrate Mamba into an end-to-end neural network. This example is used in the...
作用:ODMamba Backbone是模型的主干网络,负责处理输入图像并提取初步的特征。它是特征提取的基础部分,用于生成足够的信息供后续模块进一步处理。 作用:Simple Stem是ODMamba Backbone的一部分,通常包含几个卷积层,用于对输入图像进行初步的处理,如缩放和基本特征提取。这一模块帮助减少输入数据的维度,从而为后续的更深层次...
此论文提出的VMamba主要将状态空间模型引入了图像处理中,在保持全局感受野的情况下,通过CSM的设计替代了Attention机制,降低计算复杂度至线性。实验结果也表明,VMamba有替代ViT成为下一个主流视觉表征模型Backbone的潜力。 InverseMatrixVT3D:简单高效实现...
文章提出的VMamba是一个vision backbone,可以用于分割分类等各 种任务(没有应用unet结构)。提出Visual State-Space (VSS) blocks with the 2D Selective Scan (SS2D) module,并且发展了一个VMamba结构家族。其提出的VSS block启发了后续的若干工作,一部分直接应用该模块构建新模块,一部分在该模块基础上进行改进,例...
作者提出了一种基于SSM的新型 Backbone 网络,名为SpectralMamba,该网络从序列建模的角度进一步提高了对性能友好且计算效率高的高光谱图像分类。据作者所知,这是首次很好地将深度SSM适用于高光谱数据及其分析的工作。 针对高光谱数据的高维度、光谱可变性和混淆问题,作者提出了分段序列扫描(PSS)和门控空间-光谱融合(GS...