論文の概要: Famba-V: Fast Vision Mamba with Cross-Layer Token Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09808v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 12:03:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:33:35.066102
• Title: Famba-V: Fast Vision Mamba with Cross-Layer Token Fusion
• Title（参考訳）: Famba-V:クロス層トーケン融合による高速ビジョンマンバ
• Authors: Hui Shen, Zhongwei Wan, Xin Wang, Mi Zhang,
• Abstract要約: MambaとVision Mamba(Vim)モデルは、Transformerアーキテクチャに基づくメソッドの代替としての可能性を示している。 この研究は、Vimモデルのトレーニング効率を高めるための層間トークン融合技術であるFast Mamba for Vision (Famba-V)を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.854742185190482
• License:
• Abstract: Mamba and Vision Mamba (Vim) models have shown their potential as an alternative to methods based on Transformer architecture. This work introduces Fast Mamba for Vision (Famba-V), a cross-layer token fusion technique to enhance the training efficiency of Vim models. The key idea of Famba-V is to identify and fuse similar tokens across different Vim layers based on a suit of cross-layer strategies instead of simply applying token fusion uniformly across all the layers that existing works propose. We evaluate the performance of Famba-V on CIFAR-100. Our results show that Famba-V is able to enhance the training efficiency of Vim models by reducing both training time and peak memory usage during training. Moreover, the proposed cross-layer strategies allow Famba-V to deliver superior accuracy-efficiency trade-offs. These results all together demonstrate Famba-V as a promising efficiency enhancement technique for Vim models.
• Abstract（参考訳）: MambaとVision Mamba(Vim)モデルは、Transformerアーキテクチャに基づくメソッドの代替としての可能性を示している。 この研究は、Vimモデルのトレーニング効率を高めるための層間トークン融合技術であるFast Mamba for Vision (Famba-V)を導入している。 Famba-Vの鍵となる考え方は、既存の作業が提案するすべてのレイヤに対してトークン融合を均一に適用するのではなく、異なるVim層にまたがって類似したトークンを識別し、融合することである。 CIFAR-100におけるFamba-Vの性能評価を行った。 この結果から,Famba-Vはトレーニング中のトレーニング時間とピークメモリ使用量の両方を削減することで,Vimモデルのトレーニング効率を向上させることができることがわかった。 さらに、提案したクロスレイヤー戦略により、Famba-Vはより優れた精度と効率のトレードオフを提供できる。 これらの結果はいずれも、Famba-V を Vim モデルの有望な効率向上技術として実証している。

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