Apr, 2024

Vision Mamba: 模型、应用和挑战综述

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TL;DR在这篇综述性文章中，我们回顾了 Mamba 模型的起源和核心见解，并将 Mamba 应用于不同的计算机视觉任务。我们对各种图像、视频、点云、多模态等应用进行了分类和组织，为未来在这个快速发展的领域中提供了挑战和研究方向。
mambastructured state space modelconvolutional neural networkstransformersvisual foundation model
发现论文，激发创造
  • 关于视觉曼巴的调查

    该研究综述了 Mamba 模型在计算机视觉领域的基本概念和优化方法，并介绍了它们在不同层次的视觉任务中的广泛应用，旨在引起学术界对当前挑战的关注并进一步应用 Mamba 模型于计算机视觉。

    Apr, 2024

  • 视频曼巴组合套件：状态空间模型作为视频理解的多功能替代方案

    本研究通过广泛实验评估不同模型角色的 Mamba 对视频理解的潜力，探索其在视频理解领域的替代性，发现 Mamba 在仅视频和视频语言任务上展现出强大的潜力，并显示了有希望的效率 - 性能平衡，为未来的视频理解研究提供了宝贵的数据和见解。

    Mar, 2024

  • Vision Mamba: 一项综合调查与分类

    Mamba 是一种新型的人工智能架构，基于最新的状态空间模型，具有强大的效率和长距离依赖建模能力，被广泛应用于深度学习中的自然语言处理和视觉领域。本综述研究了 Mamba 在视觉任务和数据类型上的应用，探讨了其前身、最新进展以及对各领域的深远影响。

    May, 2024

  • Q-Mamba: 对图像质量评估首次探索视觉臂蛇

    本文通过重新审视和调整 Mamba 模型，提出了 Q-Mamba，用于三个关键的图像质量评估任务，即任务特定型、通用型和可迁移型图像质量评估。同时，我们提出了 StylePrompt 调整范式，以提高 Q-Mamba 的可迁移性和感知转移能力，从而实现更好的图像质量评估效果。

    Jun, 2024

  • VideoMamba：高效视频理解的状态空间模型

    提出了一种名为 VideoMamba 的基于 Mamba 的视频理解方法，克服了现有 3D 卷积神经网络和视频变换器的限制，通过线性复杂度运算实现了高效的长视频建模，同时展示了在视觉域上的可扩展性、在短期行动识别上的敏感性、在长期视频理解上的优越性以及在多模态背景下的兼容性。

    Mar, 2024

  • LocalMamba：具有窗口选择性扫描的视觉状态空间模型

    通过优化顺序建模的扫描方向，并采用局部扫描策略和动态方法，本文提出了 Vision Mamba (ViM) 模型的改进方法，大幅度提高了图像表示的效果。

    Mar, 2024

  • 解读视觉中的莽巴：线性注意力视角

    探索了 Mamba 模型与线性注意力 Transformer 之间的相似性和差异性，发现忘记门和块设计是 Mamba 模型成功的核心因素，并通过融合这两个关键设计提出了 Mamba-Like Linear Attention (MLLA) 模型，该模型在图像分类和高分辨率密集预测任务中优于多种视觉任务中的 Mamba 模型，同时具有可并行计算和快速推理速度。

    May, 2024

  • MedMamba：针对医学图像分类的视觉蛇

    Medical image classification using Vision Mamba, a novel Conv-SSM module that combines convolutional layers with state space model, demonstrates promising results in detecting lesions, establishing a new baseline for the field.

    Mar, 2024

  • MambaOut：我们是否真的需要 Mamba 来进行视觉任务？

    Mamba 适用于具有长序列和自回归特性的任务，但不适用于图像分类；Mamba 在目标检测和分割任务中表现不如注意力模型，但显示出在长序列视觉任务中的潜力。

    May, 2024

  • 一种用于图像融合的局部增强和状态共享的新型状态空间模型

    基于 Mamba 算法的本地增强视觉 Mamba（LEVM）块和状态共享技术的图像融合网络（LE-Mamba）在多光谱和高光谱图像融合数据集上取得了最先进的结果，证明了该方法的有效性。

    Apr, 2024