論文の概要: Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09626v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 17:57:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 18:57:03.174727
- Title: Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding
- Title（参考訳）: Video Mamba Suite:ビデオ理解の代替手段としてのステートスペースモデル
- Authors: Guo Chen, Yifei Huang, Jilan Xu, Baoqi Pei, Zhe Chen, Zhiqi Li, Jiahao Wang, Kunchang Li, Tong Lu, Limin Wang,
- Abstract要約: 状態空間モデルMambaは、長周期モデリングからビデオモデリングへの成功を拡大する有望な特性を示している。
我々は、マンバがビデオのモデリングにおいて様々な役割を担い、マンバが優位性を示す様々なタスクを調査しながら、包括的な研究を行う。
実験の結果,ビデオ専用タスクとビデオ言語タスクの両方において,Mambaの強い可能性を示すとともに,有望な効率と性能のトレードオフを示すことができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.88140766026886
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding videos is one of the fundamental directions in computer vision research, with extensive efforts dedicated to exploring various architectures such as RNN, 3D CNN, and Transformers. The newly proposed architecture of state space model, e.g., Mamba, shows promising traits to extend its success in long sequence modeling to video modeling. To assess whether Mamba can be a viable alternative to Transformers in the video understanding domain, in this work, we conduct a comprehensive set of studies, probing different roles Mamba can play in modeling videos, while investigating diverse tasks where Mamba could exhibit superiority. We categorize Mamba into four roles for modeling videos, deriving a Video Mamba Suite composed of 14 models/modules, and evaluating them on 12 video understanding tasks. Our extensive experiments reveal the strong potential of Mamba on both video-only and video-language tasks while showing promising efficiency-performance trade-offs. We hope this work could provide valuable data points and insights for future research on video understanding. Code is public: https://github.com/OpenGVLab/video-mamba-suite.
- Abstract（参考訳）: ビデオの理解はコンピュータビジョン研究における基本的な方向性の1つであり、RNN、3D CNN、Transformersといった様々なアーキテクチャの探索に重点を置いている。
新たに提案された状態空間モデルアーキテクチャであるMambaは、長周期モデリングからビデオモデリングへの成功を期待できる特性を示している。
本研究では,映像理解領域におけるトランスフォーマーの代替として,マンバが有効であるかどうかを評価するために,マンバがビデオモデリングにおいて果たす役割を,マンバが優位性を示す様々なタスクについて検討しながら,包括的研究を行う。
ビデオモデリングでは,14のモデル/モジュールからなるビデオマンバスイートを,12のビデオ理解タスクで評価し,Mambaを4つの役割に分類した。
広範にわたる実験により,ビデオ専用タスクとビデオ言語タスクの両方において,Mambaの強い可能性を示すとともに,有望な効率と性能のトレードオフを示す。
この研究が将来のビデオ理解研究に有用なデータポイントと洞察を提供することを期待している。
コードは、https://github.com/OpenGVLab/video-mamba-suite.comで公開されている。
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