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AIWalker
从 Mamba 到 RWKV-SAM | 速度提高2倍,分类和语义分割都优于 Mamba 模型 !
AIWalker
·
公众号
· · 2024-07-02 22:00
文章预览
关注 「 AIWalker 」 并 星标 从此AI不迷路 来源于 AI视界引擎 ,作者 AI引擎 基于Transformer的分割方法在处理高分辨率图像时面临着有效推理的挑战。最近,一些线性注意力架构,如Mamba和RWKV,因其能够高效处理长序列而受到广泛关注。在这项工作中,作者通过探索这些不同的架构来设计一个高效的“分割任何物体”模型。 具体来说,作者设计了一个混合骨架,包含卷积和RWKV操作,它在准确性和效率上都取得了最佳效果。 此外,作者还设计了一个有效的解码器,利用多尺度标记来获得高质量的 Mask 。 作者将作者的方法称为RWKV-SAM,这是一个简单、有效、快速的SAM-like模型的 Baseline 。 此外,作者构建了一个包含各种高质量分割数据集的基准,并使用这个基准共同训练一个既高效又高质量的分割模型。 根据基准结果,与Transformer和其他线性注意力模型相 ………………………………
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