实验结果表明,更简单的 MambaOut 模型已经超过了视觉 Mamba 模型的性能,这反过来又验证了本文假设1。作者还通过实验证明,MambaOut 在 检测和分割任务中没有达到最先进的视觉 Mamba 模型的性能,表明 SSM 在这些任务上的潜力,并有效地验证了本文假设2。 1.3 Mamba 适合什么任务? 在本节中,作者首先讨论 Mamba 模型适...
具体来说，对于ImageNet图像分类，MambaOut超过了所有视觉Mamba模型，这表明该任务确实没有必要Mamba。对于检测和分割，MambaOut无法与最先进的视觉Mamba模型的性能相匹配，展示了Mamba对长序列视觉任务的潜力。图1：左：GatedCNN和MambaBlock的架构。Mamba模块通过一个额外的状态空间模型(StateSpaceModel,SSM)来延展Mamba。
状态空间模型(State Space Model, SSM)是一种用于描述动态系统的数学模型,特别适用于时间序列分析和控制系统设计。它将系统的状态表示为一个状态向量,并通过状态方程和观测方程描述系统的动态行为和观测过程。 因此,SSM是可以用于描述这些状态表示并根据某些输入预测其下一个状态可能是什么的模型,这就符合了作为深度学习...
实验结果表明,MambaOut在ImageNet图像分类任务中表现优异,超越了包含SSM的视觉Mamba模型。例如,MambaOut模型在不同大小的参数配置下均表现出色,尤其是在ImageNet上的Top-1准确率显著提高。 MambaOut-Small模型的Top-1准确率达到了84.1%,比LocalVMamba-S高出0.4%,同时仅需要79%的MACs(乘法累加操作)。 在多种模型规...
去除SSM后的MambaOut模型在计算复杂度和效率上都有提升。固定大小的隐状态减少了内存需求和计算开销,使得模型在实际应用中更加高效和可扩展。 MambaOut因为其简洁且高效的设计,可以作为未来视觉任务研究中的基线模型,帮助研究人员在更简化的模型架构上进行优化和改进。
去除SSM后的MambaOut模型在计算复杂度和效率上都有提升。固定大小的隐状态减少了内存需求和计算开销,使得模型在实际应用中更加高效和可扩展。 MambaOut因为其简洁且高效的设计,可以作为未来视觉任务研究中的基线模型,帮助研究人员在更简化的模型架构上进行优化和...
具体来说,我们的 MambaOut 模型在 ImageNet 图像分类上超越了所有视觉 Mamba 模型,表明 Mamba 对于该任务确实是不必要的。 至于检测和分割,MambaOut 无法与最先进的视觉 Mamba 模型的性能相媲美,这展示了 Mamba 在长序列视觉任务中的潜力。1. MambaOut
为了实证验证这一假设,作者通过在移除核心 token mixer SSM 的同时堆叠 Mamba Block 来构建一系列名为 MambaOut 的模型。实验结果有力地支持了我们的假设。具体来说,对于 ImageNet 图像分类,MambaOut 超过了所有视觉 Mamba 模型,这表明该任务确实没有必...
### 摘要 本文探讨了当前流行的Mamba、Vision Mamba和MambaOut模型,这些模型基于状态空间模型(State Space Model, SSM)构建。SSM是一种描述动态系统的数学模型,特别适用于时间序列分析和控制系统设计。通过状态向量表示系统状态,并利用状态方程和观测方程描述系统的动态行为及观测过程。SSM能够根据输入预测下一个状态,适合...
MambaOut-Small模型的Top-1准确率达到了84.1%,比LocalVMamba-S高出0.4%,同时仅需要79%的MACs(乘法累加操作)。 在多种模型规模下,MambaOut模型都能超越视觉Mamba模型,证明了其在图像分类任务中的有效性。 实验证明SSM在图像分类任务中是没有必要的。图像分类任务不符合长序列或自回归特性,因此去掉SSM的MambaOut模型...