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。

文章预览

这篇论文提出了一种 树状结构状态空间模型GrootVL ，用于视觉和语言任务。该模型通过动态生成树状拓扑结构， 突破了序列约束，实现了更强的表示能力 。这篇论文它在多个视觉和语言任务上都取得了显著的性能提升，为状态空间模型在多模态任务中的应用提供了新的思路。 1. 基本信息 论文题目：GrootVL: Tree Topology is All You Need in State Space Model 作者：Yicheng Xiao, Lin Song, Shaoli Huang, Jiangshan Wang, Siyu Song, Yixiao Ge, Xiu Li, Ying Shan 作者研究单位： Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University ARC Lab, Tencent PCG Tencent AI Lab South China Normal University 代码链接：https://github.com/EasonXiao-888/GrootVL 2. 研究背景 状态空间模型(SSMs)通过递归传播特征，展现出与Transformer模型相当的表示能力和更高的效率。但是，受限于序列的内在几何约束， SSMs在建模长程依赖关系方面还 ………………………………