视觉Transformer与Mamba的创新改进，完美融合（附论文及源码）

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以下文章来源于微信公众号：AI视界引擎 作者：AI引擎 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nVRA0JlkOmSUXpaub1VPTg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 最近，一种 基于状态空间结构的 Mamba模型在学术届爆火 ，该模型实现了线性时间复杂度，并在不同建模任务中优于或匹配Transformers。为了提升 长距离空间依赖关系的建模能力，作者提出混合Mamba-Transformer架构( MambaVision )。实验表明， 该模型在 ImageNet-1K、MS COCO和ADE20K数据集上达到了最先进的SOTA性能！ 论文链接： https://arxiv.org/abs/2407.08083 代码链接： https://github.com/NVlabs/MambaVision 作者提出了一种新颖的混合Mamba-Transformer架构，称为MambaVision，这是专门为视觉应用量身定制的。作者的核心贡献包括重新设计Mamba公式，以增强其高效建模视觉特征的能力。 此外，作者还对将视觉Transformer（ViT）与Ma ………………………………