对五个下游任务进行了实验比较，包括单/多标签分类、视觉对象跟踪、像素级分割、图像到文本生成和人/车辆再识别。 论文：https://arxiv.org/abs/2404.09516 作者单位：安徽大学、哈尔滨工业大学、北京大学更多相关工作将在以下GitHub上不断更新…

为了解决模型中的方向敏感性问题，我们引入了交叉扫描模块（CSM）。该模块能够遍历图像空间域，将任意视觉图像转化成有序序列。 VMamba降低注意力机制复杂度的概念来源于“具有选择性的扫描状态空间序列模型”（Selective…

本文首先初步介绍了状态空间模型（SSM）的工作原理。然后，从多个方面回顾SSM的相关工作，包括SSM的起源和变化、自然语言处理、计算机视觉、图、多模态处理、多模态和多媒体、点云/事件流数据、时间序列数据等领域的相关工作。 此外…

课程链接：Mamba模型原理与代码精讲_在线视频教程-CSDN程序员研修院 Mamba模型是最近提出的可匹敌甚至超越Transformer的前沿序列模型。 Mamba引入了选择性状态空间模型(SSM), 允许SSM参数成为输入的函数，使得模型能够根据输入token沿着序列长度维度选择…

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