Mamba是LLM的一种新架构,与Transformers等传统模型相比,它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域,让我们来看看最近的这篇论文“Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Models,” 对于VIT来说,Transformers虽然功能强大,但通常需要大量...
得益于 Mamba 的高效硬件感知设计,Vim 在高分辨率计算机视觉任务(如视频分割、航空图像分析、医学图像分割和计算病理学)方面比基于自我注意的 DeiT 更高效。 Method Vision Mamba 标准的 Mamba 是为一维序列设计的。为了处理视觉任务,首先将 2D 图像t∈RH×W×C转换为 2D patchxp∈RJ×(P2×C),其中P为patc...
本周四，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）。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.09417.pdf项目地址：https://github.com/hustvl/Vim论文标题：Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model 效果如何呢？在 ...
与Vim相反,我们提出的MambaVision使用单次前向传递和重新设计的Mamba块,可以捕捉短距离和长距离信息,并在ImageNet Top-1准确率和吞吐量方面显著超越它。 EfficientVMamba提出了一种基于空洞的选择性扫描和跳过采样方法,以有效地提取全局空间依赖性。EfficientVMamba同样使用层次架构,由SSM和基于CNN的块组成,其中SSM用于...
受益于Mamba的硬件感知设计，Vim在处理高分辨率图像时的推理速度和内存使用显著优于ViTs。在标准计算机视觉基准上的实验结果验证了Vim的建模能力和高效性，表明Vim具有成为下一代视觉主干网络的巨大潜力。参考文献：[1] Zhu L, Liao B, Zhang Q, et al. Vision mamba: Efficient visual representation learning with ...
Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型 简介:Mamba是LLM的一种新架构,与Transformers等传统模型相比,它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域,让我们来看看最近的这篇论文“Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Models,...
Mamba是LLM的一种新架构,与Transformers等传统模型相比,它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域,让我们来看看最近的这篇论文“Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Models,” ...
本文提出了一种名为VMRNN的新架构,通过融合Vision Mamba模块与LSTM,有效解决了视频级别未来帧预测任务中的时空动态捕捉问题,并在多个数据集上展示了其优越的性能和效率。 论文题目:VMRNN: Integrating Vision Mamba and LSTM for Efficient and Accurate Spatiotemporal Forecasting ...
Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型 Mamba是LLM的一种新架构,与Transformers等传统模型相比,它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域,让我们来看看最近的这篇论文“Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Models,”...
Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model - f1ibrahim-tmu/VisionMamba