受到最近提出的状态空间模型启发,我们引入了视觉状态空间模型(VMamba)来进行高效的视觉表征学习。VMamba降低注意力机制复杂度的概念来源于“具有选择性的扫描状态空间序列模型”(Selective Scan Space State Sequential Model ,S6)。S6原来应用于自然语言处理领域,与传统的注意力机制不同,S6使得在序列中的每一个元素能够...
受 Mamba 模型的启发，研究者设计出一种在线性复杂度下同时具有这两种优秀性质的模型，即 Visual State Space Model（VMamba）。大量的实验证明，VMamba 在各种视觉任务中表现卓越。如下图所示，VMamba-S 在 ImageNet-1K 上达到 83.5% 的正确率，比 Vim-S 高 3.2%，比 Swin-S 高 0.5%。方法介绍 VMamba...
VMamba:视觉状态空间模型code: https://github.com/MzeroMiko/VMambaBackground CNN拥有线性复杂度因而可以处理高分辨率的图像,而ViT在拟合能力方面超过了CNN,但ViT是二次复杂度,在处理高分辨率图像时计算开销…
研究者认为 ViT 之所以拟合能力强,是因为其具有全局感受野和动态权重。受 Mamba 模型的启发,研究者设计出一种在线性复杂度下同时具有这两种优秀性质的模型,即 Visual State Space Model(VMamba)。大量的实验证明,VMamba 在各种视觉任务中表现卓越。如下图所示,VMamba-S 在 ImageNet-1K 上达到 83.5% 的正确率,比...
受 Mamba 模型的启发,研究者设计出一种在线性复杂度下同时具有这两种优秀性质的模型,即 Visual State Space Model(VMamba)。大量的实验证明,VMamba 在各种视觉任务中表现卓越。如下图所示,VMamba-S 在 ImageNet-1K 上达到 83.5% 的正确率,比 Vim-S 高 3.2%,比 Swin-S 高 0.5%。
VMamba: Visual State Space Model 论文作者: Yue Liu, Yunjie Tian, Yuzhong Zhao, Hongtian Yu, Lingxi Xie, Yaowei Wang, Qixiang Ye, Yunfan Liu 编译:Frank 审核:Los 卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer(ViT)是目前最流行的两种视觉表征...
受 Mamba 模型的启发,研究者设计出一种在线性复杂度下同时具有这两种优秀性质的模型,即 Visual State Space Model(VMamba)。大量的实验证明,VMamba 在各种视觉任务中表现卓越。如下图所示,VMamba-S 在 ImageNet-1K 上达到 83.5% 的正确率,比 Vim-S 高 3.2%,比 Swin-S 高 0.5%。
本文提出了一种新的架构——VMamba(Visual State Space Model),继承了CNNs和ViTs的优点,同时还提高了计算效率,在不牺牲全局感受野的情况下可以达到线性复杂度。为了解决方向敏感问题,引入了交叉扫描模块( Cross-Scan Module,CSM )来遍历空间域,并将任何非因果的视觉图像转换为有序的块序列。VMamba不仅在各种视觉...
智东西1月22日消息,1月18日,来自中国科学院、华为、鹏城实验室的研究人员推出一个新的视觉模型VMamba(Visual State Space Model,视觉状态空间模型)。CNN(卷积神经网络)和ViTs(视觉Transformer)是视觉领域当下最主流的两种基础模型,但这两种模型的计算复杂度都较高。通过对全局接受域和动态权重的结合,ViTs实现了卓越的...
VMamba: Visual State Space Model 论文链接: https://arxiv.org/abs/2401.10166 代码链接: https://github.com/MzeroMiko/VMamba CNN 和视觉 Transformer(ViT)是当前最主流的两类基础视觉模型。尽管 CNN 具有线性复杂度,ViT 具有更为强大的数据拟合能力,然而代价是计算复杂较高。研究者认为 ViT 之所以拟合能力...