論文の概要: MobileMamba: Lightweight Multi-Receptive Visual Mamba Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15941v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 18:01:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:20:43.953679
• Title: MobileMamba: Lightweight Multi-Receptive Visual Mamba Network
• Title（参考訳）: MobileMamba: 軽量マルチ受信型ビジュアルMambaネットワーク
• Authors: Haoyang He, Jiangning Zhang, Yuxuan Cai, Hongxu Chen, Xiaobin Hu, Zhenye Gan, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Yunsheng Wu, Lei Xie,
• Abstract要約: 従来の軽量モデルの研究は、主にCNNとTransformerベースの設計に重点を置いてきた。 効率と性能のバランスをとるMobileMambaフレームワークを提案する。 MobileMambaはTop-1で83.6%を達成し、既存の最先端の手法を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.33486891724516
• License:
• Abstract: Previous research on lightweight models has primarily focused on CNNs and Transformer-based designs. CNNs, with their local receptive fields, struggle to capture long-range dependencies, while Transformers, despite their global modeling capabilities, are limited by quadratic computational complexity in high-resolution scenarios. Recently, state-space models have gained popularity in the visual domain due to their linear computational complexity. Despite their low FLOPs, current lightweight Mamba-based models exhibit suboptimal throughput. In this work, we propose the MobileMamba framework, which balances efficiency and performance. We design a three-stage network to enhance inference speed significantly. At a fine-grained level, we introduce the Multi-Receptive Field Feature Interaction(MRFFI) module, comprising the Long-Range Wavelet Transform-Enhanced Mamba(WTE-Mamba), Efficient Multi-Kernel Depthwise Convolution(MK-DeConv), and Eliminate Redundant Identity components. This module integrates multi-receptive field information and enhances high-frequency detail extraction. Additionally, we employ training and testing strategies to further improve performance and efficiency. MobileMamba achieves up to 83.6% on Top-1, surpassing existing state-of-the-art methods which is maximum x21 faster than LocalVim on GPU. Extensive experiments on high-resolution downstream tasks demonstrate that MobileMamba surpasses current efficient models, achieving an optimal balance between speed and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 従来の軽量モデルの研究は、主にCNNとTransformerベースの設計に重点を置いてきた。 ローカルの受信フィールドを持つCNNは、長距離の依存関係をキャプチャするのに苦労するが、Transformerは、グローバルなモデリング機能にもかかわらず、高解像度シナリオにおける2次計算の複雑さによって制限される。 近年、状態空間モデルは線形計算の複雑さにより視覚領域で人気を博している。 FLOPは低いが、現在の軽量のMambaベースのモデルは最適以下のスループットを示す。 本研究では,効率と性能のバランスをとるMobileMambaフレームワークを提案する。 推論速度を大幅に向上させる3段階ネットワークを設計する。 細粒度レベルでは、Long-Range Wavelet Transform-Enhanced Mamba(WTE-Mamba)、Efficient Multi-Kernel Depthwise Convolution(MK-DeConv)、Eliminate Redundant Identity Componentsを含むMRFFI(Multi-Receptive Field Feature Interaction)モジュールを導入する。 このモジュールは、マルチ受信フィールド情報を統合し、高周波詳細抽出を強化する。 さらに、パフォーマンスと効率をさらに改善するために、トレーニングとテスト戦略を採用しています。 MobileMambaはTop-1で最大83.6%を達成し、GPUのLocalVimよりも最大でx21の最先端の手法を上回っている。 高分解能下流タスクに関する大規模な実験は、MobileMambaが現在の効率的なモデルを超え、速度と精度の最適なバランスを達成していることを示している。

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