这两天查阅了一些资料、博客,自觉把State Space Model和Mamba中的关键点概念性地理解且串起来了。各种细节还没有深究,但前因后果,high-level层面的理解肯定可以有逻辑地讲出来了。这篇文章就作为一篇学习笔记总结了Mamba相关的关键点。如果你也和我一样,只想大体理解Mamba和State Space Model,(暂时)不关注某些纷繁复...
链接:hustvl/Vim: [ICML 2024] Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model 动机: 近年来,具有高效硬件感知设计的状态空间模型(ssm),即Mamba深度学习模型,在长序列建模中显示出巨大的潜力。同时,纯粹基于ssm构建高效和通用的视觉主干是一个吸引人的方向。然而,由于视觉...
1. 解释"visual state space model"(VSSM)的基本概念 Visual State Space Model(VSSM),通常指的是VMamba模型,这是一种结合了卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)优点的视觉表示学习模型。VSSM在不牺牲全局感受野的情况下实现了线性复杂度,显著提高了计算效率。它通过引入交叉扫描模块(CSM)解决了方向敏感性问...
While recent advancements in the state space model, particularly the efficient long-range dependency modeling achieved by Mamba, have revolutionized computer vision community, its untapped potential in pan-sharpening motivates our exploration. Our contribution, Pan-Mamba, represents a novel pan-sharpening ...
VideoMamba: State Space Model for Efficient Video Understanding VideoMamba：用于高效视频理解的状态空间模型 论文链接 https://volctracer.com/w/M6FaLpwh 论文作者 Kunchang Li，Xinhao Li，Yi Wang，Yinan He，Yali Wang，Limin Wang，Yu Qiao 内容简介 本文提出了VideoMamba，一种基于状态空间模型（SSM）的...
本文提出了一种新的架构——VMamba(Visual State Space Model),继承了CNNs和ViTs的优点,同时还提高了计算效率,在不牺牲全局感受野的情况下可以达到线性复杂度。为了解决方向敏感问题,引入了交叉扫描模块( Cross-Scan Module,CSM )来遍历空间域,并将任何非因果的视觉图像转换为有序的块序列。VMamba不仅在各种视觉...
关键字:Video Understanding、State Space Model、Efficiency、Long-context Modeling、Self-Distillation 摘要 为了应对视频理解中局部冗余和全局依赖性的双重挑战,本项工作创新性地将Mamba模型适配到视频领域,提出了VideoMamba模型。该模型克服了现有3D卷积神经网络和视频Transformer的限制。其线性复杂度算子能有效进行长期建模...
是的!这就是 Mamba 提供的功能,但在深入了解其架构之前,让我们首先来看看State Space Models. 第三部分,什么是State Space Model 还是先看看什么是State Space(状态空间) 状态空间包含完整描述系统的最小数量的变量。它是一种通过定义系统的可能状态来以数学方式表示问题的方法。 想象你在一个迷宫里,目标是从起点...
Pan-sharpening involves integrating information from low-resolution multi-spectral and high-resolution panchromatic images to generate high-resolution multi-spectral counterparts. While recent advancements in the state space model, particularly the efficient long-range dependency modeling achieved by Mamba, hav...
Designing computationally efficient network architectures remains an ongoing necessity in computer vision. In this paper, we adapt Mamba, a state-space language model, into VMamba, a vision backbone with linear time complexity. At the core of VMamba is a stack of Visual State-Space (VSS) blocks...