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...
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,我们称之为状态空间对偶 (SSD)。Mamba-2 的核心 SSD 层比 Mamba 更高效、可扩展且功能更强大。它也更简单 (~30 LoC)!相比于...
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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 中的有效感受野可视化结果表明,它具有全局的有效感受野,并且在横向和纵向方向上具有更强的有效感受...
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...
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...