論文の概要: MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08083v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 17:54:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:49:43.030975
• Title: MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone
• Title（参考訳）: MambaVision:ハイブリッドのMamba-Transformer Visionバックボーン
• Authors: Ali Hatamizadeh, Jan Kautz,
• Abstract要約: 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MambaVisionを提案する。 最終層に自己アテンションブロックを付加したMambaアーキテクチャは,長距離空間依存性を捕捉する能力を大幅に向上することを示す。 ImageNet-1Kデータセットの分類において、MambaVisionの変種は、Top-1の精度とスループットの両方の観点から、最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.965143338206644
• License:
• Abstract: We propose a novel hybrid Mamba-Transformer backbone, MambaVision, specifically tailored for vision applications. Our core contribution includes redesigning the Mamba formulation to enhance its capability for efficient modeling of visual features. Through a comprehensive ablation study, we demonstrate the feasibility of integrating Vision Transformers (ViT) with Mamba. Our results show that equipping the Mamba architecture with self-attention blocks in the final layers greatly improves its capacity to capture long-range spatial dependencies. Based on these findings, we introduce a family of MambaVision models with a hierarchical architecture to meet various design criteria. For classification on the ImageNet-1K dataset, MambaVision variants achieve state-of-the-art (SOTA) performance in terms of both Top-1 accuracy and throughput. In downstream tasks such as object detection, instance segmentation, and semantic segmentation on MS COCO and ADE20K datasets, MambaVision outperforms comparably sized backbones while demonstrating favorable performance. Code: https://github.com/NVlabs/MambaVision
• Abstract（参考訳）: 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。 包括的アブレーション研究を通じて,視覚変換器(ViT)とマンバの統合の可能性を示す。 以上の結果から,最終層に自己注意ブロックを付加したMambaアーキテクチャは,長距離空間依存性を捕捉する能力を大幅に向上することが示された。 これらの知見に基づき,様々な設計基準を満たす階層型アーキテクチャを持つMambaVisionモデルのファミリーを紹介する。 ImageNet-1Kデータセットの分類において、MambaVisionの変種は、Top-1の精度とスループットの両方の観点から、最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成する。 オブジェクト検出、インスタンスのセグメンテーション、MS COCOとADE20Kデータセットのセマンティックセグメンテーションといった下流タスクでは、MambaVisionは良好なパフォーマンスを示しながら、比較可能なサイズのバックボーンよりも優れています。 コード:https://github.com/NVlabs/MambaVision

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