論文の概要: Visual Attention Exploration in Vision-Based Mamba Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20764v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 06:33:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:41:17.731047
• Title: Visual Attention Exploration in Vision-Based Mamba Models
• Title（参考訳）: 視覚に基づくマンバモデルにおける視覚的注意探索
• Authors: Junpeng Wang, Chin-Chia Michael Yeh, Uday Singh Saini, Mahashweta Das,
• Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、トランスフォーマーモデルに代わる効率的な代替品として登場した。 SSMの最新の進歩の1つ、Mambaは、トレーニング可能なウェイトを入力トークンに割り当てる選択的スキャン機構を導入した。 Mambaはまた、2D画像を小さなパッチに分解し、1Dシーケンスとしてアレンジすることで、視覚領域にまで拡張された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.931745986906769
• License:
• Abstract: State space models (SSMs) have emerged as an efficient alternative to transformer-based models, offering linear complexity that scales better than transformers. One of the latest advances in SSMs, Mamba, introduces a selective scan mechanism that assigns trainable weights to input tokens, effectively mimicking the attention mechanism. Mamba has also been successfully extended to the vision domain by decomposing 2D images into smaller patches and arranging them as 1D sequences. However, it remains unclear how these patches interact with (or attend to) each other in relation to their original 2D spatial location. Additionally, the order used to arrange the patches into a sequence also significantly impacts their attention distribution. To better understand the attention between patches and explore the attention patterns, we introduce a visual analytics tool specifically designed for vision-based Mamba models. This tool enables a deeper understanding of how attention is distributed across patches in different Mamba blocks and how it evolves throughout a Mamba model. Using the tool, we also investigate the impact of different patch-ordering strategies on the learned attention, offering further insights into the model's behavior.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)は、トランスフォーマーモデルに代わる効率的な代替品として登場し、トランスフォーマーよりもスケールのよい線形複雑性を提供する。 SSMの最新の進歩の1つであるMambaは、トレーニング可能なウェイトを入力トークンに割り当てる選択的スキャン機構を導入し、注意機構を効果的に模倣した。 Mambaはまた、2D画像を小さなパッチに分解し、1Dシーケンスとしてアレンジすることで、視覚領域にまで拡張された。 しかし、これらのパッチが元の2次元空間的位置とどのように相互作用するかは、まだ不明である。 さらに、パッチをシーケンスに並べるのに使用される順序は、注意分布に大きな影響を及ぼす。 パッチ間の注意をより深く理解し、注意パターンを探索するために、視覚ベースのMambaモデルに特化して設計された視覚分析ツールを導入する。 このツールは、異なるMambaブロックのパッチ間で注意がどのように分散され、Mambaモデルを通してどのように進化するかをより深く理解することを可能にする。 このツールを使用して、学習した注意に対する異なるパッチ順序付け戦略の影響を調査し、モデルの振る舞いに関するさらなる洞察を提供する。

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