主要观点总结
本文主要介绍了Mamba模型在计算机视觉领域的应用和发展。Mamba模型通过利用选择性结构化状态空间模型，有效地以线性计算复杂度捕捉长程依赖，解决了卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformers（ViTs）的挑战。文章综述分析了Mamba模型的独特贡献、计算优势以及挑战和潜在的未来研究方向。此外，文章还按计算机视觉应用领域对Mamba模型进行了分类，并讨论了其与其他模型如CNN和Transformer的比较。
关键观点总结
关键观点1: Mamba模型的主要特点和优势
Mamba模型通过利用选择性结构化状态空间模型，能够有效地捕捉长程依赖，解决CNN和ViT的挑战。它具有线性计算复杂度，适用于大规模和实时应用。Mamba模型还结合了CNN和Transformer的优点，以应对计算机视觉任务。
关键观点2: Mamba模型在计算机视觉中的应用分类
Mamba模型在多个计算机视觉任务中都有应用，包括图像分类、目标检测和分割、图像增强、生成与复原、3D点云分析、视频处理、遥感、医学图像分析以及多模态模型等。
关键观点3: Mamba模型与其他模型的比较
Mamba模型与CNN和Transformer相比，具有更好的计算效率和性能。它能够平衡局部和全局特征提取，同时在多个计算机视觉任务中表现出优异的性能。
关键观点4: Mamba模型的挑战和未来研究方向
Mamba模型面临的挑战包括如何进一步提高计算效率、如何处理高维数据和如何适应不同领域的特定需求。未来的研究方向包括改进Mamba模型的架构、探索新的扫描方法和开发更高效的状态空间模型。
文章预览
Mamba 正在成为克服卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformers（ViTs）在计算机视觉中面临的挑战的新方法。虽然 CNNs 在提取局部特征方面表现出色，但它们往往难以在不进行复杂架构修改的情况下捕捉长程依赖关系。相较之下，ViTs 能够有效建模全局关系，但由于自注意机制的平方复杂度，导致计算成本较高。Mamba 通过利用选择性结构化状态空间模型，有效地以线性计算复杂度捕捉长程依赖，解决了这些局限性。 本文综述分析了 Mamba 模型的独特贡献、计算优势和应用，同时识别了挑战和潜在的未来研究方向 。我们提供了一个基础资源，以促进对 Mamba 模型在计算机视觉中理解和发展的深入研究。本研究的概览可访问 https://github.com/maklachur/Mamba-in-Computer-Vision。 1 引言 深度学习的发展极大地推动了计算机视觉领域的发展，其中卷积神经网络（CNNs） [69] 发
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