Mamba的提出起源于RNN和Transformer本身存在的问题。 RNN的训练过程中当前时间步依赖于前一时间步的计算,因此不能并行计算,效率非常低,而结构并不复杂,所以推理速度还可以(线性计算);Transformer训练过程是矩阵运算,其训练是可以并行计算的,效率比较高,但是推理过程是一个词一个词去进行矩阵运算(即已经生成了一些token,...
我们引入了MambaVision模型,该模型包含一个多分辨率架构,利用基于CNN的残差块快速提取高分辨率特征。如图1所示,MambaVision在ImageNet-1K Top-1准确率和图像吞吐量的权衡方面达到了新的SOTA帕累托前沿,超越了Mamba、CNN和ViT-based模型,有时差距显著。在下游任务如对象检测、实例分割以及语义分割中,采用MambaVision骨干的...
Vision Mamba模型是在Mamba模型的基础上进一步发展而来的,专门针对图像处理任务进行了优化。这一模型的创新点主要体现在以下几个方面: 首先,Vision Mamba模型引入了卷积神经网络(CNN)作为状态转移函数的一部分,使得模型能够更好地捕捉图像中的局部特征和空间关系。通过卷积操作,Vision Mamba模型能够有效地提取图像中的边缘...
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—...
与DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比,ViL 的性能更胜一筹。 AI 领域的研究者应该还记得,在 Transformer 诞生后的三年,谷歌将这一自然语言处理届的重要研究扩展到了视觉领域,也就是 Vision Transformer。后来,ViT 被广泛用作计算机视觉中的通用骨干。
与DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比,ViL 的性能更胜一筹。 AI 领域的研究者应该还记得,在 Transformer 诞生后的三年,谷歌将这一自然语言处理届的重要研究扩展到了视觉领域,也就是 Vision Transformer。后来,ViT 被广泛用作计算机视觉中的通用骨干。
并且VRWKV-T 在准确性上超过了 DeiT-T,VRWKV-L 在减少计算成本的同时实现了比 ViT-L 更高的准确性。在大规模数据集上进行预训练进一步提升了 VRWKV 的性能,表明其可扩展性和作为传统 ViT 模型替代方案的潜力。 在COCO 数据集上的目标检测中,VRWKV 显示出比 ViT 更好的性能,并且 FLOPs 明显较低,受益...
本发明实现了一种基于混合扫描Vision Mamba模型的道路垃圾检测方法。包括以下步骤:构建道路垃圾检测数据集;图像标记和数据增强;构建基于混合扫描的改进Vision Mamba模型;训练基于混合扫描的改进Vision Mamba模型;使用训练好的改进Vision Mamba模型检测道路垃圾,并在cifar‑100数据集上进行实验。实验证明改进后的模型有效缓解...
他们在 224x224 分辨率上训练 ViL 模型,使用余弦衰减调度,1e-3 的学习率训练了 800 个周期(tiny, tiny+)或 400 个周期(small, small+, base),具体见下方表 5. 为了对 Vision Mamba(Vim)进行公平比较,研究人员向模型内添加了额外的块以匹配 tiny 和小型变体(分别表示为 ViL-T + 和 ViL-S+)的参数数量...
该文件 mamba_yolo.py 是一个用于实现 YOLO(You Only Look Once)目标检测模型的 PyTorch 代码,包含了一系列自定义的神经网络模块和功能。代码主要分为几个部分,下面将逐步分析。 首先,文件导入了一些必要的库,包括 PyTorch、数学库、类型提示以及一些特定的模块(如 DropPath 和selective_scan_cuda)。这些导入为后续...