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英伟达也对 Mamba下手了 ,视觉 Transformer 与 Mamba 的完美融合 !
重点标签 MambaVision、混合架构、Transformer、图像分类、目标检测
文章摘要
MambaVision的核心贡献在于其创新的架构设计,它结合了Mamba和Transformer的优势,通过在最后几层加入自注意力块,有效提升了捕获长距离空间依赖关系的建模能力。作者还对Mamba和Transformer块的集成模式进行了系统性的研究,证明了在最后阶段整合自注意力块可以显著提高模型性能。
在ImageNet-1K数据集上的图像分类任务中,MambaVision模型变体实现了Top-1准确率和图像吞吐量的新SOTA帕累托前沿。例如,MambaVision-B在Top-1准确率达到了84.2%,超过了ConvNeXt-B(83.8%)和Swin-B(83.5%),同时在图像吞吐量上也有显著优势。在MS COCO数据集上的目标检测和实例分割任务中,使用MambaVision作为Backbone的模型在box AP和mask AP方面均优于同等大小的对应模型。在ADE20K数据集上的语义分割任务中,MambaVision同样展现了出色的性能,超越了竞争模型。
作者还对MambaVision的标记混合器进行了全面的消融研究,验证了设计选择的有效性。通过修改现有的Mamba模块以适应计算机视觉任务,并在不同任务上评估其性能,作者证明了MambaVision在分类、目标检测、实例分割和语义分割等任务上的优越性。
总之,MambaVision作为一种新型的混合Mamba Transformer模型,通过其创新的架构设计和混合集成模式,为视觉任务提供了一种高效的解决方案。其在多个数据集和任务上的卓越性能,证明了其作为有效Backbone网络的潜力和多功能性。作者希望MambaVision能够成为新型混合视觉模型的基础,推动计算机视觉领域的发展。
摘要:MambaVision是一种新型的混合Mamba-Transformer架构,专门为视觉应用设计,通过重新设计的Mamba公式和混合架构的集成模式,显著提升了图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务的性能。在ImageNet-1K数据集上,MambaVision在Top-1准确率和图像吞吐量方面达到了新的最先进水平,超越了同等大小的架构。此外,在MS COCO和ADE20K数据集上的下游任务中,MambaVision也展示了更优的性能。
创新点:MambaVision的核心贡献在于其创新的架构设计,它结合了Mamba和Transformer的优势,通过在最后几层加入自注意力块,有效提升了捕获长距离空间依赖关系的建模能力。作者还对Mamba和Transformer块的集成模式进行了系统性的研究,证明了在最后阶段整合自注意力块可以显著提高模型性能。
性能表现:在ImageNet-1K数据集上的图像分类任务中,MambaVision模型变体实现了Top-1准确率和图像吞吐量的新SOTA帕累托前沿。例如,MambaVision-B在Top-1准确率达到了84.2%,超过了ConvNeXt-B(83.8%)和Swin-B(83.5%),同时在图像吞吐量上也有显著优势。在MS COCO数据集上的目标检测和实例分割任务中,使用MambaVision作为Backbone的模型在box AP和mask AP方面均优于同等大小的对应模型。在ADE20K数据集上的语义分割任务中,MambaVision同样展现了出色的性能,超越了竞争模型。
消融研究:作者还对MambaVision的标记混合器进行了全面的消融研究,验证了设计选择的有效性。通过修改现有的Mamba模块以适应计算机视觉任务,并在不同任务上评估其性能,作者证明了MambaVision在分类、目标检测、实例分割和语义分割等任务上的优越性。
结论:总之,MambaVision作为一种新型的混合Mamba Transformer模型,通过其创新的架构设计和混合集成模式,为视觉任务提供了一种高效的解决方案。其在多个数据集和任务上的卓越性能,证明了其作为有效Backbone网络的潜力和多功能性[MambaVision/混合架构/Transformer/图像分类/目标检测]
摘要:
MambaVision是一种新型的混合Mamba-Transformer架构,专门为视觉应用设计,通过重新设计的Mamba公式和混合架构的集成模式,显著提升了图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务的性能。在ImageNet-1K数据集上,MambaVision在Top-1准确率和图像吞吐量方面达到了新的最先进水平,超越了同等大小的架构。此外,在MS COCO和ADE20K数据集上的下游任务中,MambaVision也展示了更优的性能。
创新点:
MambaVision的核心贡献在于其创新的架构设计,它结合了Mamba和Transformer的优势,通过在最后几层加入自注意力块,有效提升了捕获长距离空间依赖关系的建模能力。作者还对Mamba和Transformer块的集成模式进行了系统性的研究,证明了在最后阶段整合自注意力块可以显著提高模型性能。
性能表现:
在ImageNet-1K数据集上的图像分类任务中,MambaVision模型变体实现了Top-1准确率和图像吞吐量的新SOTA帕累托前沿。例如,MambaVision-B在Top-1准确率达到了84.2%,超过了ConvNeXt-B(83.8%)和Swin-B(83.5%),同时在图像吞吐量上也有显著优势。在MS COCO数据集上的目标检测和实例分割任务中,使用MambaVision作为Backbone的模型在box AP和mask AP方面均优于同等大小的对应模型。在ADE20K数据集上的语义分割任务中,MambaVision同样展现了出色的性能,超越了竞争模型。
消融研究:
作者还对MambaVision的标记混合器进行了全面的消融研究,验证了设计选择的有效性。通过修改现有的Mamba模块以适应计算机视觉任务,并在不同任务上评估其性能,作者证明了MambaVision在分类、目标检测、实例分割和语义分割等任务上的优越性。
结论:
总之,MambaVision作为一种新型的混合Mamba Transformer模型,通过其创新的架构设计和混合集成模式,为视觉任务提供了一种高效的解决方案。其在多个数据集和任务上的卓越性能,证明了其作为有效Backbone网络的潜力和多功能性。
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原文作者: 极市平台