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...
状态空间模型，比如结构化状态空间序列模型[10]（S4）和Mamba[11]是启发于连续系统，该系统通过隐藏状态将一维函数或序列映射到。该系统使用作为演化参数，并使用和作为投影参数。连续系统的工作方式如下：S4和Mamba是连续系统的离散版本，它们包含一个时间尺度参数，用于将连续参数A和B转换为离散参数和。常用的方式是零...
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...
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—...
本文探讨了当前流行的Mamba、Vision Mamba和MambaOut模型,这些模型基于状态空间模型(State Space Model, SSM)构建。SSM是一种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。通过状态向量表示系统状态,并利用状态方程和观测方程描述系统的动态行为及观测过程。SSM能够根据输入预测下一个状态,适合作为深度学习...
最后,模型可以使用全局的卷积来并行的计算: 其中是输入序列的长度,是结构化的卷积核。 “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...
最后,模型可以使用全局的卷积来并行的计算: 其中是输入序列的长度,是结构化的卷积核。 “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...
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...
最后,模型可以使用全局的卷积来并行的计算: 其中是输入序列的长度,是结构化的卷积核。 “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...
Vision Mamba,简称ViM,是一种新型的视觉表示学习框架,其核心在于利用双向SSM进行高效的视觉数据处理。ViM模型通过引入时间变化的参数和硬件感知的设计,显著提高了模型的训练和推理效率。更重要的是,ViM不依赖于传统的自注意力机制,而是通过双向SSM和位置嵌入来捕捉图像中的全局上下文信息,实现了对视觉数据的全面理解。 双...