最近的工作Vim和VMamba使用SSM实现了线性复杂度和全局感受野,在自然图像上完成图像分类、图像分割等任务。 为了处理图像数据无方向性的特点,Vim在图像的横向方向上使用SSM进行前向和后向选择性扫描,VMamba在横向和纵向方向上使用SSM进行前向和后向选择性扫描,从而使得图像中的每个部分都能和其他部分建立联系。 VMamba...
3326 -- 0:55 App GSC(MICCAI2024):可以应用在Mamba中的卷积模块,3d和2d版本,即插即用 7173 62 16:48 App 一个视频带你完全掌握深度学习模块缝合全部基础操作,以UNet为例浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-27...
用于高效无限上下文语言建模的空间模型 | 如何高效地为具有无限上下文长度的序列建模是一个长期存在的问题。过去的工作要么存在二次计算复杂性问题,要么在长度泛化方面的外推能力有限。在这项工作中,来自微软的研究团队提出了一种简单的混合架构 Samba,它分层结合了选择性状态空间模型(SSM)Mamba 和滑动窗口注意力(SWA)...
不过最近Mamba的作者Tri Dao和Albert Gu发布了Mamba-2,Mamba顺利通过了ICML2024,可谓众望所归。Mamba-2旨在解决Mamba的两个核心问题:1.和Transformer的注意力机制是什么关系?能否把两者结合使用?2.能否通过将曼巴模型重新铸造为矩阵乘法来加快曼巴模型的训练吗?Mamba-2 于是开发 SSM 和(线性)注意力之间的连接框架,...
1)我们提出了Remote Sensing Mamba来处理超高分辨率遥感任务。RSM首次使用SSM来处理超高分辨率遥感图像,它能够处理包含整个物体的超高分辨率遥感图像,并建立起遥感图像的全局联系。 2)我们设计了一个Omnidirectional selective scan module提取超高...
1)我们提出了 Remote Sensing Mamba 来处理超高分辨率遥感任务。RSM 首次使用 SSM 来处理超高分辨率遥感图像,它能够处理包含整个物体的超高分辨率遥感图像,并建立起遥感图像的全局联系。 2)我们设计了一个 Omnidirectional selective scan module 提取超高分辨率遥感图像中具有大空间尺度和多个方向的空间特征。OSSM 通过在...
1)我们提出了 Remote Sensing Mamba 来处理超高分辨率遥感任务。RSM 首次使用 SSM 来处理超高分辨率遥感图像,它能够处理包含整个物体的超高分辨率遥感图像,并建立起遥感图像的全局联系。 2)我们设计了一个 Omnidirectional selective scan module 提取超高分辨率遥感图像中具有大空间尺度和多个方向的空间特征。OSSM 通过在...
3, Mamba 并作出的几项改进。首先,简单地让SSM参数成为输入的函数,可以解决这些模型在处理离散模态时的弱点,使得模型能够根据当前令牌,选择性地在序列长度维度上传播或遗忘信息。其次,尽管这种改变阻止了高效卷积的使用,我们还是设计了一种硬件感知的并行算法在循环模式下运行。我们将这些选择性SSM集成到一个简化的端到...