“Vision Mamba结构 所提出的Vision Mamba如图1所示。标准的Mamba模块是为一维的文本序列所设计的。为了适配视觉信号，我们首先将二维图像转换为展平的二维图像块序列，其中是输入图像的尺寸，C是通道数，P是图像块的尺寸。接下来，我们将线性投影到大小为D的向量，并添加位置编码，如下所示：其中是中的第个图像块，...
一、Mamba 1.1 SSM的介绍 1.2 SSM的长效依赖——HiPPO矩阵 1.3 SSM的进化——选择性扫描 1.4 SSM的进化——并行扫描(parallel scan) 1.5 Mamba的架构 二、Vision Mamba 2.1 整体流程 2.2 双向SSM处理流程 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...
Vision Mamba (Vim) Mamba块是Vim的一个关键特性,通过使用位置嵌入标记图像序列,并使用双向状态空间模型压缩视觉表示,Vision Mamba可以有效地捕获图像的全局上下文。这种方法解决了可视数据固有的位置敏感性,这是传统Transformer模型经常遇到的一个关键问题,特别是在更高分辨率下。 Vision Mamba Encoder Vim模型首先将输入图...
Vision Mamba (Vim) 的目标是将先进的状态空间模型 (SSM)，即 Mamba 引入到计算机视觉。Vim 的概述如图 2 所示，标准的 Mamba 是为 1-D 序列设计的。为了处理视觉任务，首先需要将二维图像转换成展开的 2-D patch 。式中 (H, W) 为输入图像的大小，C 为通道数，P 为图像 patch 的大小。接下来，需要将...
Vision Mamba 最具潜力的下一代通用视觉主干网络 CNN和Transformer常作为深度学习模型的首选基础模块,被应用于各种场景,如文本、视觉、语音信号处理及其各种下游应用。然而这两个基础模块都有着其固有而互补的缺陷:CNN具有固定大小窗口的卷积核,使其计算量为线性,但也由此而面临着窗口化局部感受野的缺陷,使其在全局场景...
据我们所知,MambaVision是首次尝试研究和开发一种同时包含Mamba和Transformers的混合架构,专为计算机视觉应用设计。我们在此工作中的主要贡献总结如下: 我们引入了一种重新设计的、对视觉友好的Mamba块,与原始Mamba架构相比,提高了准确性和图像吞吐量。 我们对Mamba和Transformer块的集成模式进行了系统性的探究,并证明在最...
• Vision Mamba 论文链接: https://arxiv.org/abs/2401.09417 • 项目主页: https://github.com/hustvl/Vim 简介 本文的工作Vision Mamba[1]发表在ICML 2024。研究的问题是如何设计新型神经网络来实现高效的视觉表示学习。该任务要求神经网络模型能够在处理高分辨率图像时既保持高性能,又具备计算和内存的高效性...
• Vision Mamba 论文链接: https://arxiv.org/abs/2401.09417 • 项目主页: https://github.com/hustvl/Vim 简介 本文的工作Vision Mamba[1]发表在ICML 2024。研究的问题是如何设计新型神经网络来实现高效的视觉表示学习。该任务要求神经网络模型能够在处理高分辨率图像时既保持高性能,又具备计算和内存的高效性...
Vision Mamba 不是个普通模型。 号称「全面包围 Transformer」的 Mamba,推出不到两个月就有了高性能的视觉版。 来自华中科技大学、地平线、智源人工智能研究院等机构的研究者提出了 Vision Mamba(Vim)。 效果如何呢?在 ImageNet 分类任务、COCO 对象检测任务和ADE20k 语义分割任务上,与 DeiT 等成熟的视觉 Transfor...
Vision Mamba Encoder Vim模型首先将输入图像划分为小块,然后将小块投影到令牌中。这些令牌随后被输入到Vim编码器中。对于像ImageNet分类这样的任务,在令牌标记序列中添加了一个额外的可学习分类标记(这个标记是重BERT开始一致这样使用的)。与用于文本序列建模的Mamba模型不同,Vim编码器在正向和反向两个方向上处理标记...