論文の概要: A Survey on Vision Mamba: Models, Applications and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18861v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 16:51:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 12:48:52.977874
- Title: A Survey on Vision Mamba: Models, Applications and Challenges
- Title（参考訳）: ビジョン・マンバに関する調査:モデル,応用,課題
- Authors: Rui Xu, Shu Yang, Yihui Wang, Bo Du, Hao Chen,
- Abstract要約: 最近の選択的構造化状態空間モデルであるMambaは、長いシーケンスモデリングタスクにおいて優れた性能を発揮する。
Mambaは畳み込みニューラルネットワークのモデリング制約を緩和し、Transformerと同様の高度なモデリング機能を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.132647051030084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mamba, a recent selective structured state space model, performs excellently on long sequence modeling tasks. Mamba mitigates the modeling constraints of convolutional neural networks and offers advanced modeling capabilities similar to those of Transformers, through global receptive fields and dynamic weighting. Crucially, it achieves this without incurring the quadratic computational complexity typically associated with Transformers. Due to its advantages over the former two mainstream foundation models, Mamba exhibits great potential to be a visual foundation model. Researchers are actively applying Mamba to various computer vision tasks, leading to numerous emerging works. To help keep pace with the rapid advancements in computer vision, this paper aims to provide a comprehensive review of visual Mamba approaches. This paper begins by delineating the formulation of the original Mamba model. Subsequently, our review of visual Mamba delves into several representative backbone networks to elucidate the core insights of the visual Mamba. We then categorize related works using different modalities, including image, video, point cloud, multi-modal, and others. Specifically, for image applications, we further organize them into distinct tasks to facilitate a more structured discussion. Finally, we discuss the challenges and future research directions for visual Mamba, providing insights for future research in this quickly evolving area. A comprehensive list of visual Mamba models reviewed in this work is available at https://github.com/Ruixxxx/Awesome-Vision-Mamba-Models.
- Abstract（参考訳）: 最近の選択的構造化状態空間モデルであるMambaは、長いシーケンスモデリングタスクにおいて優れた性能を発揮する。
Mambaは畳み込みニューラルネットワークのモデリング制約を緩和し、グローバルな受容場と動的重み付けを通じてトランスフォーマーと同様の高度なモデリング機能を提供する。
重要なことに、トランスフォーマーに典型的に関連する2次計算複雑性を生じさせることなく、これを達成している。
以前の2つの主流基盤モデルよりも優位性があるため、Mambaは視覚的基礎モデルになる大きな可能性を秘めている。
研究者は、様々なコンピュータビジョンタスクにMambaを積極的に応用し、多くの新しい作品を生み出している。
本稿では,コンピュータビジョンの急速な進歩に対応するために,視覚的マンバのアプローチを包括的に検証することを目的とする。
この論文は、オリジナルのマンバモデルの定式化を記述することから始まる。
その後、視覚的マンバをいくつかの代表的なバックボーンネットワークに分解し、視覚的マンバのコアインサイトを解明する。
次に、画像、ビデオ、ポイントクラウド、マルチモーダルなど、さまざまなモダリティを用いて関連する作品を分類する。
具体的には、画像アプリケーションに対して、より構造化された議論を促進するために、それらを個別のタスクに整理する。
最後に,視覚的マンバの課題と今後の研究方向性について論じ,この急速に発展する領域における今後の研究への洞察を提供する。
この作業でレビューされた視覚的マンバモデルの包括的なリストはhttps://github.com/Ruixxxx/Awesome-Vision-Mamba-Modelsで公開されている。
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