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news 2025/11/5 9:01:09

泉州营销型网站设计,可以自己制作动画的app,上海做网站制作,广州工商注册官网核心速览研究背景研究问题 #xff1a;这篇文章提出了一种新的混合Mamba-Transformer骨干网络#xff0c;称为MambaVision#xff0c;专为视觉应用量身定制。研究的核心问题是如何有效地结合Mamba的状态空间模型#xff08;SSM#xff09;和Transf ormer的自注意力机制…核心速览研究背景研究问题这篇文章提出了一种新的混合Mamba-Transformer骨干网络称为MambaVision专为视觉应用量身定制。研究的核心问题是如何有效地结合Mamba的状态空间模型SSM和Transf ormer的自注意力机制以提高视觉特征建模的能力。研究难点该问题的研究难点包括Mamba的自回归公式在计算机视觉任务中存在局限性难以捕捉全局上下文和长距离空间依赖性Transformer的二次复杂度使其训练和部署计算开销巨大。相关工作近年来Transformer在不同领域如计算机视觉、自然语言处理、语音处理和机器人学已成为事实上的架构。Mamba通过引入新的选择机制实现了线性时间复杂度并在不同语言建模任务中表现优异。现有的Mamba-based视觉任务骨干网络在ImageNet-1K数据集上的表现仍不如基于ViT和CNN的模型。研究方法这篇论文提出了MambaVision一种混合Mamba和Transformer的架构用于解决视觉任务中的全局上下文和长距离空间依赖性问题。具体来说 Mamba块的重设计首先重新设计了Mamba块使其更适合视觉任务。Mamba块的核心公式如下KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲h^{\prime}(t)a… 其中 h ( t ) h(t) h(t)是隐藏状态 x ( t ) x (t) x(t)是输入 A A A、 B B B和 C C C是参数。通过离散化处理进一步提高了计算效率。混合架构提出了包含MambaVision混合器和Transformer块的混合架构。具体来说将图像输入转换为重叠的补丁并通过多层卷积和池化操作逐步降低分辨率。在每个阶段的最后使用自注意力块来捕捉全局上下文和长距离空间依赖性。 MambaVision混合器重新设计了原始的Mamba混合器使其更适合视觉任务。混合器的输出公式如下KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲amp; X_ 1\ope… 其中 Scan ⁡ \operatorname{Scan} Scan是选择性扫描操作 σ \sigma σ是SiLU激活函数KaTeX parse error: Undefined control sequence: \operatorna at position 1: \̲o̲p̲e̲r̲a̲t̲o̲r̲n̲a̲ ̲me{Conv}和 Concat ⁡ \operatorname{Concat} Concat分别表示1D卷积和拼接操作. 实验设计数据集在ImageNet-1K数据集上进行图像分类实验使用标准的训练配方训练300个epoch初始学习率为0.005使用LAMB优化器全局批量大小为4096。下游任务在MS COCO和ADE20K数据集上进行目标检测、实例分割和语义分割任务。对于目标检测和实例分割使用Mask-RCNN头初始学习率为0.0001批量大小为16。对于语义分割使用uperNet 头初始学习率为 6 e − 5 6e-5 6e−5批量大小为16。硬件使用32个A100 GPU进行图像分类任务8个A100 GPU进行所有下游任务。结果与分析图像分类在ImageNet-1K数据集上MambaVision模型在Top-1准确率和图像吞吐量方面达到了新的S OTA性能。与流行的卷积神经网络和Transformer模型相比MambaVision在某些情况下表现出显著的改进。例如MambaVision-B在Top-1准确率上比ConvNeXt-B高出0.4%同时具有更高的图像吞吐目标检测和实例分割在MS COCO数据集上使用预训练的MambaVision-T骨干网络进行目标检测和实例分割结果表明 MambaVision模型在box AP和mask AP方面优于其他竞争模型。例如MambaVision-T在box AP上比Swin-T高出0.6%。语义分割在ADE20K数据集上使用uperNet进行语义分割实验结果表明MambaVision模型在mIoU 方面优于相似大小的竞争模型。例如MambaVision-B在mIoU上比Swin-B高出1.0%。总体结论这篇论文提出了MambaVision第一种专门为视觉应用设计的Mamba-Transformer混合骨干网络。通过重新设计Mamba块和引入自注意力块显著提高了模型捕捉全局上下文和长距离空间依赖性的能力。MambaVision在ImageNet-1K数据集上达到了新的SOTA性能并在下游任务中表现出色。这些发现为进一步研究和开发混合视觉模型奠定了基础。论文评价优点与创新1. 重新设计Mamba公式论文提出了一种新的Mamba公式增强了其在视觉特征高效建模方面的能力。混合架构引入了包含MambaVision混合块和Transformer块的混合架构显著提高了捕捉全局上下文和长距离空间依赖性的能力。 ImageNet-1K数据集上的新SOTA性能在ImageNet-1K数据集上MambaVision模型变体在Top-1准确率和图像吞吐量方面达到了新的SOTA性能。下游任务中的优越表现在MS COCO和ADE20K数据集上的目标检测、实例分割和语义分割任务中MambaVision模型优于同等大小的骨干网络表现出更优的性能。全面的消融研究对Mamba和Transformer块的集成模式进行了系统的研究证明了在最后阶段使用自注意力块可以显著提高模型捕捉全局上下文和长距离空间依赖性的能力。高效的图像吞吐量混合架构还使得图像吞吐量比纯Mamba或ViT模型更高。不足与反思局限性尽管MambaVision在某些任务中表现出色但论文指出其设计目标是平衡准确率和吞吐量因此在某些情况下可能不如其他模型高效。下一步工作论文建议未来的研究可以进一步优化下游任务的超参数调优以进一步提高MambaVision在各种视觉任务中的表现。关键问题及回答问题1MambaVision模型在图像分类任务中是如何结合Mamba块和Transformer块的 MambaVision模型通过在网络的后期阶段第3和第4阶段引入多个自注意力块来结合Mamba块和Tr ansformer块。具体来说MambaVision模型的设计包括以下几个关键步骤多分辨率架构 MambaVision模型采用多分辨率架构前两个阶段使用CNN层进行快速特征提取后两个阶段结合MambaVision和Transformer块。 MambaVision混合器在后期阶段MambaVision混合器被用来进行快速特征提取。混合器包含一个对称分支和一个SSM状态空间模型分支分别进行选择性扫描和序列处理。最终输出通过一个线性层投影到嵌入空间。自注意力机制在混合器的对称分支中增加了自注意力机制以增强对全局上下文和长距离空间依赖性的捕捉能力。通过这种设计MambaVision模型能够在保持较高图像吞吐量的同时显著提高对全局上下文的理解和长距离空间依赖性的捕捉能力。问题2MambaVision模型在目标检测和实例分割任务中的表现如何在MS COCO数据集上MambaVision模型在目标检测和实例分割任务中表现出色。具体结果如下目标检测使用Mask R-CNN检测头MambaVision-T、MambaVision-S和MambaVision-B模型在box AP平均精度方面分别达到了46.4%、48.1%和49.5%。与ConvNeXt-T和Swin-T模型相比 MambaVision模型在各项指标上均有显著提升。实例分割使用Mask R-CNN和Cascade Mask R-CNN检测头MambaVision模型在mask AP平均精度方面也表现出色显著优于ConvNeXt-T和Swin-T模型。例如MambaVision -B模型在mask AP方面达到了49.5%比Swin-B模型高出0.9%。这些结果表明MambaVision模型在目标检测和实例分割任务中具有较高的检测精度和分割质量。问题3MambaVision模型在语义分割任务中的表现如何在ADE20K数据集上MambaVision模型在语义分割任务中也表现出色。具体结果如下 mIoU平均交并比 MambaVision模型在mIoU方面达到了49.1%显著优于同样大小的Swin-T、Swin-S和SwinB模型。例如MambaVision-B模型的mIoU比Swin-B模型高出1.0%。高分辨率设置尽管没有进行广泛的超参数调优MambaVision模型在高分辨率设置下仍然表现出色验证了其作为有前途的骨干网络的可能性。这些结果表明MambaVision模型在语义分割任务中具有较高的分割精度和鲁棒性。
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