Mamba卷到多模态融合！最新SOTA推理提速49%，GPU内存使用减少83.7%

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华科大最新提出Coupled Mamba，利用耦合的状态空间模型来增强不同模态之间的信息融合，实现了49%的推理提速，减少了83.7%的GPU内存占用。 这类 基于Mamba的多模态融合 方法利用了Mamba独特的结构设计和算法优化，能更有效地提取和融合不同模态的特征信息，从而提高系统的整体性能和处理效率。 也正因它的 高效率和高准确率 ，这种结合策略成为了多模态数据处理的重要方法，在解决图像融合、语义分割、目标检测等任务方面给我们 提供了新的思路和创新空间 。 目前已有多个最新成果在各项关键指标上都达到SOTA。为帮助有论文需求的同学快速掌握其最新动态，我这次整理了 11个 Mamba+多模态融合最新方案 ，开源代码也分享了。 扫码 添加小享， 回复“ 曼巴多模态 ”    免费获取 全部论文及代码合集 Coupled Mamba: Enhanced Multi-modal Fusion with Coupled State ………………………………