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PlainMamba：改进视觉识别中的非层次化非洲黑曼巴
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
PlainMamba是一种简单的非层次化状态空间模型，用于通用视觉识别。它通过选择性扫描过程提高了学习二维图像特征的能力，并通过连续2D扫描和方向性更新来区分标记的空间关系。PlainMamba易于使用和扩展，无需特殊标记。在多种视觉识别任务上评估后，PlainMamba取得了性能提升，并且与层次化模型相媲美。对于高分辨率输入任务，PlainMamba在保持高性能的同时需要更少的计算资源。
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关键要点
- PlainMamba是一种简单的非层次化状态空间模型，用于通用视觉识别。
- 通过选择性扫描过程，PlainMamba提高了从二维图像中学习特征的能力。
- 使用连续2D扫描和方向性更新来区分标记的空间关系。
- PlainMamba易于使用和扩展，无需特殊标记。
- 在多种视觉识别任务上评估后，PlainMamba取得了性能提升。
- PlainMamba的性能与层次化模型相媲美。
- 对于高分辨率输入任务，PlainMamba在保持高性能的同时需要更少的计算资源。
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