提出了 VL-Mamba,这是第一个探索和利用状态空间模型来解决多模态学习任务的工作,它为除基于 Transformer 的架构之外的多模态大语言模型提供了一种新颖的框架选项。 凭经验探索了不同组件对VL-Mamba 的影响,并引入了一种新颖的多模态连接器,其中包含视觉选择性扫描(VSS)模块,以提高表征能力。 对不同的多模态学习基...
VL-Mamba:第一个探索应用状态空间模型Mamba来解决多模态学习任务的工作,研究了如何有效地将2D视觉选择性扫描机制应用于多模态学习,以及不同视觉编码器和预训练Mamba语言模型变体的组合,性能表现出色!代码即将开源! 点击关注@CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI、AIGC工作~ VL-Mamba VL-Mamba:...
尽管这些方法成功地将 Mamba 嵌入视觉信号输入,但如图1(a)所示,光栅扫描和局部扫描策略都引入了相邻像素之间的空间不连续,但Mamba中的特征变换依赖于特征关系,因此这种扫描范式会阻碍序列中有效的信息流。此外,连续扫描策略试图通过简单地调整不连续位置的传播方向来缓解这个问题。然而,所有这些方法都依赖于固定的传播轨迹...
GrootL. 我们基于树扫描算法提出了一种有效的应用于预训练 Mamba 的微调范式。具体来说,基于树的拓扑分支与单向滚动通过调制因子来合并。值得注意的是,这种范式不会引入任何额外的训练参数。相反,它利用预训练的状态转换参数通过结合拓扑...
在深入探讨了GrootV框架在预训练Mamba上的微调范式后，我们进行了全面的实验验证。实验结果显示，该范式在语义聚合方面展现出了显著的优势。通过巧妙地利用预训练的状态转换参数，并结合树的拓扑结构，我们成功地实现了高效且简洁的语义聚合。这一成果不仅证明了GrootV框架的有效性，更为未来的研究提供了新的思路和方向...
近年来,基于 Mamba 的方法,如 Mamba-FETrack [16]、MambaVT [20] 和 MambaTrack [44],通过特征增强和高级注意力机制提供了鲁棒的性能。除了这些方法之外,基于 SAM 的模型 [41, 37] 也获得了关注。这些模型,如 SAM-DA [11]、Tracking Anything [35]、SAM-Track [8] 和最新的SAMURAI-L[34],专注于跨帧...
在Mask R-CNN 1x schedule下,GrootV-T在边界框mAP上达到47.0,比ViM-S高1.1点,比VMamba-T高0.5点。 在3x schedule下,GrootV-S在边界框mAP和mask mAP上分别达到50.1和44.6,表现最佳。 语义分割任务(ADE20K数据集): GrootV-T在单...
🔥2024.03.09: Support training and inference of MAMBA model, use this script to start training! 2024.03.09: Support training and inference of AQLM quantized model, use this script to start training! 2024.03.06: Support training and inference of AWQ quantized model, use this Qwen1.5-AWQ mod...
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Therefore, in this work, we propose VL-Mamba, a multimodal large language model based on state space models, which have been shown to have great potential for long-sequence modeling with fast inference and linear scaling in sequence length. Specifically, we first replace the transformer-based ...