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点击下方卡片,关注 「AI视界引擎」 公众号 ( 添加时备注:方向+学校/公司+昵称/姓名 ) 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Mamba集成的可行性进行了全面的消融研究。 作者的结果表明,在Mamba架构的最后几层配备几个自注意力块,大大提高了捕获长距离空间依赖关系的建模能力。基于作者的发现,作者引入了一系列具有分层架构的MambaVision模型,以满足各种设计标准。 在ImageNet-1K数据集上的图像分类中,MambaVision模型变体在Top-1准确率和图像吞吐量方面达到了新的最先进(SOTA)性能。 在MS COCO和ADE20K数据集上的下游任务,如目标检测、实例分割和语义分割中,MambaVision超越了
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