2、MambaOut在图像分类上的性能以及研究意义 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-...
实验结果强烈支持我们的假设:具体而言,我们的 MambaOut 模型在 ImageNet 图像分类任务中超越了所有视觉 Mamba 模型,表明在该任务中确实不必使用 Mamba;而在检测和分割任务中,MambaOut 的性能未能达到最先进的视觉 Mamba 模型的水平,这也展示了 Mamba 在处理长序列视觉任务时的潜在优势。 储备知识: autoregressive ...
比如，MambaOut-Small模型实现了84.1%的top-1精度，比LocalVMamba-S高0.4%，同时只需要79%的MAC。这些结果有力地支持了本文假设1，即没有必要在ImageNet上引入SSM进行图像分类，这与Occam的razor的原理对齐。
2、MambaOut在图像分类上的性能以及研究意义 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...
论文名称:MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision? (Arxiv 2024.05) 论文地址: http://arxiv.org/pdf/2405.07992 代码链接: http://github.com/yuweihao/MambaOut 1.1 在视觉任务中,我们真的需要 Mamba 吗? 近年来,Transformer[1]已经成为...
论文认为SSM适合长序列和自回归特性的任务,因为其高效的记忆合并机制和因果模式能够在这些任务中发挥优势。而视觉任务大多不具备这两个特性,因此SSM在这些任务中表现不佳。 2、MambaOut在图像分类上的性能以及研究意义 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,MambaOu...
论文认为SSM适合长序列和自回归特性的任务,因为其高效的记忆合并机制和因果模式能够在这些任务中发挥优势。而视觉任务大多不具备这两个特性,因此SSM在这些任务中表现不佳。 2、MambaOut在图像分类上的性能以及研究意义 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,MambaOu...
MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision? https://arxiv.org/pdf/2405.07992 https://github.com/yuweihao/MambaOut What can I say, Mamba out!大家好,今天给大家看一篇论文,致敬传奇球星科比布莱恩特,作者对Mamba在视觉任务中的应用提出了质疑,作者认为Vision Mamba不适合用于图像分类任务,于是作者通过去...
论文速读27:MambaOut!Mamba是否真的适用于视觉任务 弋戈戈弋 编辑于 2024年06月27日 10:29 这里的MACs(G)是什么? 分享至 投诉或建议 评论1 赞与转发
简介:该论文研究了Mamba架构(含状态空间模型SSM)在视觉任务(图像分类、目标检测、语义分割)中的必要性。实验表明,Mamba在这些任务中效果不如传统卷积和注意力模型。论文提出,SSM更适合长序列和自回归任务,而非视觉任务。MambaOut(不带SSM的门控CNN块)在图像分类上优于视觉Mamba,但在检测和分割任务中略逊一筹,暗示...