論文の概要: DefMamba: Deformable Visual State Space Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05794v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 08:22:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:29:46.133780
• Title: DefMamba: Deformable Visual State Space Model
• Title（参考訳）: DefMamba: 変形可能なビジュアルステートスペースモデル
• Authors: Leiye Liu, Miao Zhang, Jihao Yin, Tingwei Liu, Wei Ji, Yongri Piao, Huchuan Lu,
• Abstract要約: 我々はDefMambaと呼ばれる新しい視覚基盤モデルを提案する。 変形性スキャン(DS)戦略を組み合わせることで、画像構造を学習し、オブジェクトの細部の変化を検出する能力を大幅に向上する。 多くの実験により、DefMambaは様々な視覚的タスクで最先端のパフォーマンスを達成することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.50381013020248
• License:
• Abstract: Recently, state space models (SSM), particularly Mamba, have attracted significant attention from scholars due to their ability to effectively balance computational efficiency and performance. However, most existing visual Mamba methods flatten images into 1D sequences using predefined scan orders, which results the model being less capable of utilizing the spatial structural information of the image during the feature extraction process. To address this issue, we proposed a novel visual foundation model called DefMamba. This model includes a multi-scale backbone structure and deformable mamba (DM) blocks, which dynamically adjust the scanning path to prioritize important information, thus enhancing the capture and processing of relevant input features. By combining a deformable scanning(DS) strategy, this model significantly improves its ability to learn image structures and detects changes in object details. Numerous experiments have shown that DefMamba achieves state-of-the-art performance in various visual tasks, including image classification, object detection, instance segmentation, and semantic segmentation. The code is open source on DefMamba.
• Abstract（参考訳）: 近年、状態空間モデル(SSM)、特にマンバは、効率的な計算効率と性能のバランスをとる能力によって、学者から大きな注目を集めている。 しかし、既存の視覚マンバ法のほとんどは、事前に定義されたスキャン順序を用いて画像を1次元配列に平らにすることで、特徴抽出の過程で画像の空間構造情報を利用できない。 この問題に対処するため,我々はDefMambaという新しい視覚基盤モデルを提案した。 このモデルは、マルチスケールのバックボーン構造と変形可能なマンバブロックを含み、スキャンパスを動的に調整して重要な情報を優先し、関連する入力特徴のキャプチャと処理を強化する。 変形性スキャン(DS)戦略を組み合わせることで、画像構造を学習し、オブジェクトの細部の変化を検出する能力を大幅に向上する。 多くの実験により、DefMambaは画像分類、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションなど、様々な視覚タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成することが示されている。 コードはDefMambaで公開されている。

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