MambaOut:在视觉任务中,我们真的需要 Mamba 吗?

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MambaOut:在视觉任务中,我们真的需要 Mamba 吗?
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重点标签 MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision?视觉任务Mamba模型Gated CNN长序列任务

文章摘要


为了验证这一假设,作者构建了一系列名为MambaOut的模型,这些模型基于Gated CNN Block,但没有SSM。实验结果表明,MambaOut在ImageNet图像分类任务上超过了所有视觉Mamba模型,这表明在该任务中Mamba并不是必需的。然而,在检测和分割任务中,MambaOut无法与最先进的视觉Mamba模型相匹配,这表明Mamba在长序列视觉任务中仍具有潜力。

文章还讨论了Mamba模型适合的任务特征,以及视觉识别任务是否符合这些特征。作者提出了两个假设:图像分类任务不需要使用SSM,而SSM可能对目标检测、实例分割和语义分割任务有益。通过实验,作者验证了这些假设,并展示了MambaOut模型在不同视觉任务中的表现。

此外,文章还详细介绍了Gated CNN和MambaOut模型的架构和实现,以及在ImageNet、COCO和ADE20K数据集上的实验结果。这些结果进一步支持了作者的观点,即在视觉任务中,Mamba的必要性取决于任务的具体特征。

总的来说,本文为理解Mamba模型在视觉任务中的应用提供了深入的分析和实证研究,为未来的研究方向提供了有价值的见解。

摘要:
本文深入探讨了Mamba模型在视觉任务中的应用和必要性。Mamba模型采用状态空间模型(SSM)作为token mixer,以解决self-attention的二次计算复杂度问题。然而,作者发现,在视觉任务中,Mamba的性能并不总是令人满意。通过分析,作者得出结论,Mamba更适合具有长序列自回归特征的任务,而视觉任务中的图像分类任务并不符合这些特征。尽管如此,作者认为在目标检测和分割任务中探索Mamba的潜力仍然是有价值的,因为这些任务虽然不是自回归的,但符合长序列的特征。

为了验证这一假设,作者构建了一系列名为MambaOut的模型,这些模型基于Gated CNN Block,但没有SSM。实验结果表明,MambaOut在ImageNet图像分类任务上超过了所有视觉Mamba模型,这表明在该任务中Mamba并不是必需的。然而,在检测和分割任务中,MambaOut无法与最先进的视觉Mamba模型相匹配,这表明Mamba在长序列视觉任务中仍具有潜力。

文章还讨论了Mamba模型适合的任务特征,以及视觉识别任务是否符合这些特征。作者提出了两个假设:图像分类任务不需要使用SSM,而SSM可能对目标检测、实例分割和语义分割任务有益。通过实验,作者验证了这些假设,并展示了MambaOut模型在不同视觉任务中的表现。

此外,文章还详细介绍了Gated CNN和MambaOut模型的架构和实现,以及在ImageNet、COCO和ADE20K数据集上的实验结果。这些结果进一步支持了作者的观点,即在视觉任务中,Mamba的必要性取决于任务的具体特征。

总的来说,本文为理解Mamba模型在视觉任务中的应用提供了深入的分析和实证研究,为未来的研究方向提供了有价值的见解。

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原文作者: 极市平台

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