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...
【161论文泛读】Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model 小z呀 凭君莫话封侯事, 一将功成万骨枯。3 人赞同了该文章 问题: 论文解决了在处理高分辨率图像时,传统的视觉Transformer(ViT)模型在计算速度和内存使用上的挑战。具体来说,ViT模型在处理长范围视觉依赖...
“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，我们将线性投影到大小为D的向量，并添加位置编码，如下所示：其中是中的第个图像块，...
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...
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,”...
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 ...
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...
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...
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: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,”...