論文の概要: Visual Mamba: A Survey and New Outlooks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18861v3
- Date: Sun, 10 Nov 2024 15:06:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 17:14:33.849692
- Title: Visual Mamba: A Survey and New Outlooks
- Title（参考訳）: Visual Mamba: 調査と新たな展望
- Authors: Rui Xu, Shu Yang, Yihui Wang, Yu Cai, 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、ロングシーケンスモデリングにおいて優れている。
2024年1月以降、マンバは多様なコンピュータビジョンタスクに積極的に適用されてきた。
本稿では,200以上の論文を分析し,マンバの視覚的アプローチを概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.90213491829634
- License:
- Abstract: Mamba, a recent selective structured state space model, excels in long sequence modeling, which is vital in the large model era. Long sequence modeling poses significant challenges, including capturing long-range dependencies within the data and handling the computational demands caused by their extensive length. Mamba addresses these challenges by overcoming the local perception limitations of convolutional neural networks and the quadratic computational complexity of Transformers. Given its advantages over these mainstream foundation architectures, Mamba exhibits great potential to be a visual foundation architecture. Since January 2024, Mamba has been actively applied to diverse computer vision tasks, yielding numerous contributions. To help keep pace with the rapid advancements, this paper reviews visual Mamba approaches, analyzing over 200 papers. This paper begins by delineating the formulation of the original Mamba model. Subsequently, it delves into representative backbone networks, and applications categorized using different modalities, including image, video, point cloud, and multi-modal data. Particularly, we identify scanning techniques as critical for adapting Mamba to vision tasks, and decouple these scanning techniques to clarify their functionality and enhance their flexibility across various applications. Finally, we discuss the challenges and future directions, providing insights into new outlooks in this fast 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、大規模なモデル時代において不可欠である長いシーケンスモデリングに優れている。
ロングシークエンスモデリングは、データ内の長距離依存関係をキャプチャし、その広範な長さに起因する計算要求を処理するなど、重要な課題を提起する。
Mambaは、畳み込みニューラルネットワークの局所的な知覚限界とトランスフォーマーの二次計算複雑性を克服することで、これらの課題に対処する。
これらの主流の基盤アーキテクチャに対するアドバンテージを考えれば、Mambaは視覚的な基礎アーキテクチャになる大きな可能性を秘めている。
2024年1月以降、マンバは様々なコンピュータビジョンタスクに積極的に適用され、多くの貢献をしている。
本論文は,急速な進歩に対応するために,200以上の論文を分析し,マンバの視覚的アプローチを概観する。
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、代表的なバックボーンネットワークに移行し、画像、ビデオ、ポイントクラウド、マルチモーダルデータなど、さまざまなモダリティを使用してアプリケーションを分類した。
特に,マンバを視覚タスクに適応させるためには,スキャンテクニックを重要視し,これらのスキャンテクニックを分離して,それらの機能を明確にし,様々なアプリケーションにまたがる柔軟性を高める。
最後に、この急速に発展する領域における新たな展望について、課題と今後の方向性について考察する。
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で見ることができる。
関連論文リスト
- Mamba in Vision: A Comprehensive Survey of Techniques and Applications [3.4580301733198446]
Mambaは、コンピュータビジョンにおいて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)が直面する課題を克服するための、新しいアプローチとして登場した。
MambaはSelective Structured State Space Modelsを活用して、線形計算の複雑さで長距離依存を効果的に捉えることで、これらの制限に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-04T02:58:49Z) - A Comprehensive Survey of Mamba Architectures for Medical Image Analysis: Classification, Segmentation, Restoration and Beyond [2.838321145442743]
Mambaは、医用画像分析におけるテンプレートベースのディープラーニングアプローチに代わるものだ。
線形時間の複雑さがあり、トランスよりも大幅に改善されている。
Mambaは、注意機構のない長いシーケンスを処理し、高速な推論を可能にし、メモリを少なくする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T10:23:03Z) - A Survey of Mamba [27.939712558507516]
近年,基礎モデル構築の代替手段として,Mambaという新しいアーキテクチャが登場している。
本研究では,マンバモデルの発展,多様なデータにマンバを適応させる技術,およびマンバが優れている応用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T09:18:41Z) - MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone [54.965143338206644]
本稿では,視覚応用に適した新しいハイブリッド型Mamba-TransformerバックボーンであるMambaVisionを提案する。
私たちのコアコントリビューションには、視覚的特徴の効率的なモデリング能力を高めるために、Mambaの定式化を再設計することが含まれています。
視覚変換器(ViT)とマンバの統合可能性に関する包括的アブレーション研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-10T23:02:45Z) - DeciMamba: Exploring the Length Extrapolation Potential of Mamba [89.07242846058023]
本研究では,マンバに特化して設計された文脈拡張手法であるDeciMambaを紹介する。
DeciMambaは、トレーニング中に見たものよりも25倍長く、余分な計算資源を使わずに、コンテキスト長を外挿できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:40:18Z) - MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision? [70.60495392198686]
状態空間モデル(SSM)のRNNライクなトークンミキサーを備えたアーキテクチャであるMambaが最近導入され、注意機構の2次複雑さに対処した。
本論文は,マンバが長周期および自己回帰特性を有するタスクに理想的に適していることを概念的に結論づける。
我々は,コアトークンミキサーであるSSMを除去しながら,Mambaブロックを積み重ねることで,MambaOutという名前の一連のモデルを構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T17:59:56Z) - Vision Mamba: A Comprehensive Survey and Taxonomy [11.025533218561284]
状態空間モデル (State Space Model, SSM) は、動的システムの振る舞いを記述・解析するために用いられる数学的モデルである。
最新の状態空間モデルに基づいて、Mambaは時間変化パラメータをSSMにマージし、効率的なトレーニングと推論のためのハードウェア認識アルゴリズムを定式化する。
Mambaは、Transformerを上回る可能性のある、新たなAIアーキテクチャになることが期待されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-07T15:30:14Z) - A Survey on Visual Mamba [16.873917203618365]
選択機構とハードウェア対応アーキテクチャを備えた状態空間モデル(SSM)、すなわちMambaは、最近、長いシーケンスモデリングにおいて大きな可能性を証明している。
トランスにおける自己注意機構は、画像サイズと計算要求の増加と2次複雑さを持つため、研究者らは現在、コンピュータビジョンタスクにMambaを適用する方法を模索している。
本稿では,コンピュータビジョン分野におけるMambaモデルの詳細分析を目的とした,初めての総合的な調査である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T16:23:34Z) - ReMamber: Referring Image Segmentation with Mamba Twister [51.291487576255435]
ReMamberは、マルチモーダルなMamba TwisterブロックとMambaのパワーを統合する新しいRISアーキテクチャである。
Mamba Twisterは画像とテキストのインタラクションを明示的にモデル化し、独自のチャネルと空間的ツイスト機構を通じてテキストと視覚的特徴を融合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T16:27:37Z) - Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding [49.88140766026886]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-14T17:57:07Z) - Swin-UMamba: Mamba-based UNet with ImageNet-based pretraining [85.08169822181685]
本稿では,医療画像のセグメンテーションに特化して設計された新しいマンバモデルSwin-UMambaを紹介する。
Swin-UMamba は CNN や ViT,最新の Mamba ベースのモデルと比較して,優れたパフォーマンスを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T18:58:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。