代码:github.com/NVlabs/Mamba. 文章介绍了一种名为 MambaVision 的新型混合 Mamba-Transformer 视觉主干网络架构,其创新点主要包括: Mamba 公式的重新设计:为了提高视觉特征建模的效率,作者对 Mamba 公式进行了重新设计。 Mamba 与 Vision Transformer (ViT) 的集成:文章进行了全面的消融研究,探讨了将自注意力模块...
^Pointer sentinel mixture models ^DenseMamba: State Space Models with Dense Hidden Connection for Efficient Large Language Models
这是一个使用Visionmamba框架开发的图像处理项目。Visionmamba是一个强大的视觉处理库,适用于快速开发和部署图像识别与处理任务。本资源包含完整的项目代码,可以实现特定的图像分析功能,如图像分类、检测和分割。代码注释清晰,易于理解,适合初学者和进阶开发者学习和使用。
(SSMs) represented by Mamba can effectively model long-range dependencies while maintaining linear computational complexity.Inspired by it, we proposed MedMamba, the first vision Mamba for generalized medical image classification. Concretely, we introduced a novel hybrid basic block named SS-Conv-SSM, ...
MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision? In memory of Kobe Bryant "What can I say, Mamba out." —Kobe Bryant, NBA farewell speech, 2016 Image credit:https://www.ebay.ca/itm/264973452480 This is a PyTorch implementation of MambaOut proposed by our paper "MambaOut: Do We Really ...
视觉Transformer的结构特性使本文的自适应token缩减机制能够在不修改网络结构或推理硬件的情况下加快推理速度。作者证明了A-ViT不需要额外的参数或子网络,因为本文的方法基于原始网络参数学习能够自适应停止。作者进一步引入了分布先验正则化,与之前ACT方法相比,它可以稳定训练。在图像分类任务(ImageNet1K)中,作者表明提出的...
3.2 ResMLP代码解读 1 MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 论文名称:MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 论文地址: 1.1 MLP-Mixer原理分析 1.1.1 仅仅靠着MLP就真的无法解决复杂数据集的分类任务吗? 神经网络主要有三个基本要素:权重、偏置和激活函数。
最后,Mamba2Block 类是VSSBlock 的子类,重写了自注意力层为 Mamba2Simple,这是另一个自定义的注意力模块。它的 forward 方法与 VSSBlock 类似,但在处理输入时进行了不同的维度重塑。在文件的最后部分,有一个测试代码块,创建了随机输入并实例化了 VSSBlock 和Mamba2Block,然后通过这些模型进行前向传播,输出预测...
Mamba2Block 类是VSSBlock 的子类,重写了自注意力部分,使用了 Mamba2Simple 类来实现自注意力机制。这个类的 forward 方法与 VSSBlock 类似,但在自注意力的实现上有所不同。 最后,在文件的主程序部分,创建了一些随机输入数据,并实例化了 VSSBlock 和Mamba2Block,并输出了它们的预测结果的尺寸。这部分代码主要用...