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Mamba Out!最新论文表明,Mamba对于计算机视觉不好使!
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MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision? https://arxiv.org/pdf/2405.07992 https://github.com/yuweihao/MambaOut What can I say, Mamba out!大家好,今天给大家看一篇论文,致敬传奇球星科比布莱恩特,作者对Mamba在视觉任务中的应用提出了质疑,作者认为Vision Mamba不适合用于图像分类任务,于是作者通过去掉Mamba中核心的SSM块来证明自己的观点,在本文中,作者从概念上讨论了 Mamba 机制,并得出结论:它非常适合具有长序列和自回归特征的任务。 作者根据这些标准分析了常见的视觉任务,并认为引入 Mamba 进行 ImageNet 图像分类是不必要的,因为它不满足这两个特征。 然而,Mamba 在视觉检测和分割任务方面的潜力,符合长序列的特点,值得进一步探索。 为了从经验上证实作者的主张,作者开发了 MambaOut 模型,该模型使用 Mamba 块,但没有核心 SSM块。 MambaOut 超越了 ImageNet 上的所有视觉 Mamba 模型,但与最先进的视觉 Mamba 模型相比,它表现出显着的性能差距,从而验证了作者的观点。 由于计算资源限制,本文仅验证用于视觉任务的 Mamba 概念。 未来,作者可能会进一步探索 Mamba 和 RNN 概念,以及 RNN 和 Transformer 的集成用于大型语言模型 (LLM) 和大型多模态模型 (LMM)。这篇论文值得大家去读一下,还是很有意思的,感谢您的观看!
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