Mamba该如何解决「伪影」问题？Mamba®：只需几个寄存器即可成为MVP！

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作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 极市导读   与原始的视觉 Mamba 架构相比，Mamba® 的特征图看起来更加清晰，更专注在语义有意义的区域。Mamba® 也获得了更好的性能，比如 Mamba®-B 在 ImageNet 上达到了 82.9% 的精度，优于 Vim-B 的 81.8%。  >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 本文目录 1 Mamba®：视觉 Mamba 也需要寄存器 (来自 Johns Hopkins University, University of Florida, UC Santa Cruz) 1 Mamba® 论文解读 1.1 背景：视觉 Mamba 的特征中也存在 "伪影" 1.2 视觉 Mamba 架构 1.3 视觉 Transformer 中的特征 "伪影" 1.4 视觉 Mamba 中的特征 "伪影"：高范数异常 tokens 仍旧存在 1.5 视觉 Mamba 需要寄存器 1.6 实验结果 太长不看版 ICLR24 杰出论文｜解决监督与自监督视觉Transformer「伪影」问题！只需要再多来几个token 本文发现 Vision Mamba 中存在着与 Vision Transformer 中相似的 "伪影 (ar ………………………………