Mamba是SSM(Structured State Space for Sequence Modeling,序列的结构化状态空间,因为有4个S,所以也称为S4)的改进,所以首先要介绍一下到底什么是SSM? 1.1 SSM的介绍 状态空间模型(State Space Model, SSM)是一种用于描述动态系统的数学模型,特别适用于时间序列分析和控制系统设计。它将系统的状态表示为一个状态向量...
为了克服上述Transformer和CNN的理论局限性，启发于自然语言处理领域Mamba的成功，本文提出了一种新的通用视觉主干模型——Vision Mamba (Vim)。该模型基于状态空间模型[10]（State Space Models, SSMs），利用其在长序列建模中的高效性，提供了一种新的视觉表示学习方法。该模型提出了双向状态空间模型来适配视觉特征的...
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...
然而,Mamba方法并不能够直接应用于视觉表征学习,因为Mamba方法是为自然语言领域的因果建模而设计的,它缺少对于二维空间位置的感知能力以及缺少全局的建模能力。 图2 本文所提出的Vim模型的网络构架图。 为了克服上述Transformer和CNN的理论局限性,启发于自然语言处理领域Mamba的成功,本文提出了一种新的通用视觉主干模型—...
论文提出了一种新的通用视觉主干模型Vision Mamba,简称Vim1,该模型使用双向状态空间模型(SSM)对图像序列进行位置嵌入,并利用双向SSM压缩视觉表示。在ImageNet[2]分类、COCO[2]目标检测和ADE20k[3]语义分割任务中,Vim相比现有的视觉Transformer[4](如DeiT[5])在性能上有显著提升,同时在计算和内存效率上也有显著改进...
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...
近期,Vision Mamba(Vim)作为一种基于双向状态空间模型(SSM)的高效视觉表征学习框架,引起了广泛关注。 Vision Mamba(Vim)简介 Vision Mamba(Vim)是一种专为视觉任务设计的深度学习模型,它继承了Mamba模型在处理长序列数据时的优势,并通过引入双向SSM和位置嵌入,实现了对视觉数据的高效表征学习。Vim不仅在图像分类、对象...
例如,在进行分辨率为1248×1248的批量推理时,Vim比DeiT快2.8倍,GPU内存节省86.8%。这些结果表明,Vim能够克服在高分辨率图像理解中执行Transformer样式的计算和内存限制,具有成为下一代视觉基础模型主干的潜力。 图1 本文所提出的Vision Mamba (Vim)和基于Transformer的DeiT模型进行精度与效率对比:Vim在图像分类、目标检测...
• 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 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...