做玻璃钢的企业网站,网站图片要多少像素,建设通官方网站下载e航,做网站的设计理念Mamba是LLM的一种新架构#xff0c;与Transformers等传统模型相比#xff0c;它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域#xff0c;让我们来看看最近的这篇论文“Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirec…Mamba是LLM的一种新架构与Transformers等传统模型相比它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域让我们来看看最近的这篇论文“Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Models,” 对于VIT来说Transformers虽然功能强大但通常需要大量的计算资源特别是对于高分辨率图像。Vision Mamba旨在通过提供更有效的替代方案来解决这个问题。
Vision Mamba vs Transformers 这篇论文主要由华中科技大学、地平线机器人、北京人工智能研究院的研究人员贡献深入研究了Mamba 是如何处理视觉任务的。Mamba的效率来自于它的双向状态空间模型与传统的Transformer模型相比理论上可以更快地处理图像数据。
处理图像本质上比处理文本要复杂得多。因为图像不仅仅是像素的序列;它们还包含复杂的模式变化的空间关系以及理解整体环境的需要。这种复杂性使得视觉数据的有效处理成为一项具有挑战性的任务特别是在规模和高分辨率下。
Vision Mamba Vim Mamba块是Vim的一个关键特性通过使用位置嵌入标记图像序列并使用双向状态空间模型压缩视觉表示Vision Mamba可以有效地捕获图像的全局上下文。这种方法解决了可视数据固有的位置敏感性这是传统Transformer模型经常遇到的一个关键问题特别是在更高分辨率下。
Vision Mamba Encoder
Vim模型首先将输入图像划分为小块然后将小块投影到令牌中。这些令牌随后被输入到Vim编码器中。对于像ImageNet分类这样的任务在令牌标记序列中添加了一个额外的可学习分类标记这个标记是重BERT开始一致这样使用的。与用于文本序列建模的Mamba模型不同Vim编码器在正向和反向两个方向上处理标记序列。
还记得双向LSTM么Vim的一个突出特点是它的双向处理能力。与许多以单向方式处理数据的模型不同Vim的编码器以向前和向后的方向处理标记。双向模型允许对图像上下文进行更丰富的理解这是准确图像分类和分割的关键因素。
基准测试结果及表现
在ImageNet分类、COCO对象检测和ADE20K语义分割方面Vim不仅表现出更高的性能而且还表现出更高的效率。例如在处理高分辨率图像(1248 × 1248)时Vim比DEIT快2.8倍同时节省了86%的GPU内存。考虑到在高分辨率图像处理中经常遇到的内存限制这是一个非常大的进步。
与VIT的比较分析 这篇论文并没有仅仅停留在比较VIM和DEIT。它还包括与VIT的比较。虽然VIT确实是一个强大的模型但VIM在效率和性能上仍然超过它特别是随着分辨率的增加。这种比较为评估VIM的能力提供了更广泛的背景。
高分辨率图像处理 论文还强调了高分辨率图像处理在各个领域的重要性。例如在卫星图像中高分辨率对于详细分析和准确结论至关重要。同样在PCB制造等工业环境中在高分辨率图像中检测微小故障的能力对于质量控制至关重要。VIM在处理此类任务方面的也非常有可比性。
总结
论文介绍了一种将Mamba用于视觉任务的方法该方法利用双向状态空间模型(ssm)进行全局视觉上下文建模和位置嵌入。这种方法标志着传统的注意力机制可能会退出历史的舞台因为VIM展示了一种有效的方法来掌握视觉数据的位置上下文而不需要基于transformer的注意机制。
VIM以其次二次的时间计算和线性内存复杂性与Transformer模型中典型的二次增长形成鲜明对比。这一点使得VIM特别适合处理高分辨率图像。
通过对ImageNet分类等基准的全面测试验证了VIM的性能和效率证明可以将其应用在计算机视觉领域强大模型的地位。
论文地址
https://avoid.overfit.cn/post/7171ae82866d4b07853266073485e8cb
作者azhar
