一种树状结构状态空间模型GrootVL: 突破序列约束，实现了更强的表示能力

主要观点总结

本文提出一种树状结构状态空间模型GrootVL，用于视觉和语言任务。该模型突破序列约束，实现更强表示能力，并在多个任务上取得显著性能提升。文章介绍了GrootVL的设计原理、实现步骤、实验发现和结论。

关键观点总结

关键观点1: 提出树状结构状态空间模型GrootVL，适用于视觉和语言任务。

GrootVL通过动态生成树状拓扑结构，实现更强的表示能力，并在多个视觉和语言任务上取得显著性能提升。

关键观点2: GrootVL的设计原理和实现步骤。

GrootVL包括用于视觉任务的GrootV和用于语言任务的GrootL两个子网络。其核心是树状状态空间模型，实现步骤包括树状拓扑生成、状态传播、动态规划算法和输出特征生成。

关键观点3: 广泛的实验结果验证了GrootVL的有效性。

在图像分类、目标检测、语义分割等视觉任务，以及多个语言理解任务上，GrootVL取得了显著的性能提升。实验还发现，GrootVL能够更好地保留详细的结构信息，捕捉长程依赖关系。

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