论文名:Fast Vision Mamba: Pooling Spatial Dimensions for Accelerated Processing 论文链接:arxiv.org/pdf/2502.0059 开源代码:github.com/insitro/Fast 导读 用于计算机视觉任务的神经网络架构的最新进展采用了具有选择性扫描的状态空间模型(SSM)(Mamba),通过用 Mamba 的线性复杂度取代变压器中自注意力的二次复杂度来...
或者进入官方github仓库找到对应代码进行复制! importtorchimporttorch.nnasnnimportmath# 论文题目:EfficientViM: Efficient Vision Mamba with Hidden State Mixer based State Space Duality# 中文题目:高效ViM:基于隐藏状态混合器的状态空间对偶性的高效...
TinyViM在分类上优于其他基于卷积,Transformer和Mamba的轻量骨干。特别是,相比于其他视觉Mamba,TinyViM的吞吐量显著提高2-3倍。 此外,在检测和分割上,TinyViM同样取得满意的性能表现 总结 通过结合频率解耦和频率斜坡结构,TinyViM实现了轻量视觉Mamba的性能和效率的进一步提升。TinyViM在规模相近的情况下优于卷积、Trans...
智东西1月19日消息,昨日,来自华中科技大学、地平线、智源研究院等机构的研究者提出了Vision Mamba(Vim),相关论文发表于arXiv。论文提出Vision Mamba块,结合了用于数据依赖的全局视觉上下文建模的双向SSM和用于位置感知视觉识别的位置嵌入。 据介绍,在对分辨率为1248×1248的图像进行批量推理时,Vim比成熟的视觉Transformer...
原始的 Mamba 块是为一维序列设计的,不适合需要空间感知理解的视觉任务。Vim 块集成了用于视觉任务的双向序列建模,Vim 块如上图 2 所示。 Vim 块的操作算法如下所示。 架构细节 架构的超参数如下: L:块数 D:隐藏状态维度 E:扩展状态维度 N:SSM 维度 ...
Vim是一种基于状态空间模型(SSM)的视觉模型,利用了Mamba这种高效的硬件设计。SSM是一种动态系统模型,用于描述状态随时间的变化。Mamba则是针对SSM的一种硬件优化设计,可以提高计算效率和降低内存消耗。Vim通过将图像序列标记为位置嵌入,并使用双向SSM压缩视觉表示,从而实现了高效的视觉表示学习。
原始的 Mamba 块是为一维序列设计的,不适合需要空间感知理解的视觉任务。Vim 块集成了用于视觉任务的双向序列建模,Vim 块如上图 2 所示。 Vim 块的操作算法如下所示。 架构细节 架构的超参数如下: L:块数 D:隐藏状态维度 E:扩展状态维度 N:SSM 维度 ...
Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model - Vim/mamba/mamba_ssm/modules/mamba_simple.py at main · jryxxx/Vim
Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model - Vim/mamba/setup.py at main · VisionMamba/Vim
CNNs, most notably the UNet, are the default architecture for biomedical segmentation. Transformer-based approaches, such as UNETR, have been proposed to replace them, benefiting from a global field of view, but suffering from larger runtimes and higher parameter counts. The recent Vision Mamba ar...