(SSM). As will be conceptually discussed in Section 3, SSM is not necessary for image classification on ImageNet. To empirically verify this claim, we stack Gated CNN blocks to build a series of models named MambaOut.(b) MambaOut outperforms visual Mamba models, e.g., Vision Mamhba, V...
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....
代码主页:https://github.com/yuweihao/MambaOut 摘要- Mamba,一种采用状态空间模型(SSM)的类RNN令牌混合体系结构,最近被引入以解决注意力机制的二次复杂性问题,并随后被应用于视觉任务。然而,Mamba在视觉任务中的表现通常不如卷积模型和基于注意力的模型。本文中,我们深入探讨了Mamba的本质,并从概念上得出结论,Mamb...
三、MambaOut 3.1 论文的假设 3.2 针对假设的讨论 3.3 视觉任务是否符合上面的2个结论? 3.4 实验验证 3.5 总结 一、Mamba 论文链接:Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 代码链接:github.com/state-spaces 作者:Albert Gu,Tri Dao 发表单位:卡内基梅隆大学、普林斯顿大学 会议/期刊:暂...
但是问题就来了,这个名字起的就让网友们开始发挥了,你要知道在全球最大的同性交友网站发这种谐音梗的后果是什么呢,那么请看这个代码的issues吧,非常好的一篇论文就被整的不那么正经了。 https://arxiv.org/abs/2405.07992 喜欢八卦的可以围观 issues区 https://github.com/yuweihao/MambaOut...
1 MambaOut:在视觉任务中,我们真的需要 Mamba 吗? 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...
这次，新一代的Mamba-2卷土重来、再战顶会，顺利拿下了ICML 2024！仍是前作的两位大佬（换了个顺序），仍是熟悉的配方：论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.21060 开源代码和模型权重：https://github.com/state-spaces/mamba 不同的是，作者在更高的视角上，统一了状态空间模型（SSM）和注意力机制（...
MambaOut获胜,可真会取名字 为了验证该点假设,论文作者构建了新的MambaOut模型,在后续ImageNet图像分类的对比中,MambaOut模型击败了所有Mamba模型,真就让Mamba给Out了。 狠活儿谁不爱,在GitHub的评论区内,既有人玩着牢大梗,调侃代码跑不动就肘显卡,也有人称赞作者论文与内容非常有创意,不是单纯的无脑玩梗,更有...
实验结果强烈支持我们的假设。具体来说,我们的MambaOut模型在ImageNet图像分类任务上超过了所有视觉Mamba模型,这表明Mamba对于这个任务确实是不必要的。至于检测和分割任务,MambaOut无法匹配最先进的视觉Mamba模型的性能,显示了Mamba在长序列视觉任务中的潜力。该代码可在https://github.com/yuweihao/MambaOut获得。
MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision? Contribute to yuweihao/MambaOut development by creating an account on GitHub.