論文の概要: A Survey on Mamba Architecture for Vision Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07161v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 00:59:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:54.256706
• Title: A Survey on Mamba Architecture for Vision Applications
• Title（参考訳）: ビジョンアプリケーションのためのMambaアーキテクチャに関する調査
• Authors: Fady Ibrahim, Guangjun Liu, Guanghui Wang,
• Abstract要約: Mambaアーキテクチャは、ビジュアルタスクにおけるスケーラビリティの課題に対処する。 Vision MambaとVideoMambaは双方向走査、選択メカニズム、時間処理を導入し、画像とビデオの理解を高めている。 これらの進歩は、マンバをコンピュータビジョンの研究と応用における有望なアーキテクチャとして位置づけている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.216568558372857
• License:
• Abstract: Transformers have become foundational for visual tasks such as object detection, semantic segmentation, and video understanding, but their quadratic complexity in attention mechanisms presents scalability challenges. To address these limitations, the Mamba architecture utilizes state-space models (SSMs) for linear scalability, efficient processing, and improved contextual awareness. This paper investigates Mamba architecture for visual domain applications and its recent advancements, including Vision Mamba (ViM) and VideoMamba, which introduce bidirectional scanning, selective scanning mechanisms, and spatiotemporal processing to enhance image and video understanding. Architectural innovations like position embeddings, cross-scan modules, and hierarchical designs further optimize the Mamba framework for global and local feature extraction. These advancements position Mamba as a promising architecture in computer vision research and applications.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、ビデオ理解などの視覚的タスクの基盤となっているが、注意機構における2次複雑さはスケーラビリティの課題を呈している。 これらの制限に対処するため、Mambaアーキテクチャは線形スケーラビリティ、効率的な処理、文脈認識の改善のために状態空間モデル(SSM)を利用している。 本稿では視覚領域アプリケーションのためのMambaアーキテクチャとその最近の進歩について検討し、視覚マンバ(ViM)やビデオマンバ(VideoMamba)は、双方向走査、選択的走査機構、時空間処理を導入し、画像と映像の理解を向上させる。 位置埋め込み、クロススキャンモジュール、階層設計といったアーキテクチャ上の革新により、グローバルおよびローカルな特徴抽出のためのMambaフレームワークはさらに最適化されている。 これらの進歩は、マンバをコンピュータビジョンの研究と応用における有望なアーキテクチャとして位置づけている。

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