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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2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文提出了多种基于状态空间模型（SSM）的新型计算机视觉模型，如ViM、nnMamba和EfficientVMamba，显著提升了图像表示和分析性能。这些模型在医学图像、点云分析和视频理解等任务中表现优异，且计算效率高于传统Transformer架构，实验结果显示在准确率和计算复杂性方面均有显著进展。
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关键要点
- 通过优化顺序建模的扫描方向，提出了 Vision Mamba (ViM) 模型，显著提高了图像表示效果。
- nnMamba 架构整合了状态空间序列模型 (SSMs)，能够提取局部特征并建模复杂依赖关系，在医学图像分析中表现优异。
- PointMamba 框架通过全局建模和线性复杂度，提供合理的几何扫描顺序，超越基于 transformer 的模型，节省了参数和计算复杂性。
- Vim 模型采用双向状态空间模型，对图像序列进行标记和压缩，在多个视觉任务中表现优于传统视觉转换器。
- EfficientVMamba 通过有效的跳跃采样和基于空洞的选择性扫描方法，降低计算复杂性并在视觉任务中取得竞争力结果。
- VideoMamba 方法克服了现有视频理解模型的限制，实现高效的长视频建模，并在多模态背景下表现优越。
- Graph-Mamba 通过增强图网络中的长程上下文建模，显著提高了预测性能，并在多个基准数据集上表现优于最先进的方法。
❓
延伸问答
Vision Mamba (ViM) 模型的主要优势是什么？
ViM 模型通过优化顺序建模的扫描方向，显著提高了图像表示效果。
nnMamba 架构在医学图像分析中表现如何？
nnMamba 架构能够提取局部特征并建模复杂依赖关系，在医学图像分析中表现优异。
PointMamba 框架的创新之处是什么？
PointMamba 框架通过全局建模和线性复杂度，提供合理的几何扫描顺序，超越基于 transformer 的模型。
EfficientVMamba 如何降低计算复杂性？
EfficientVMamba 通过有效的跳跃采样和基于空洞的选择性扫描方法，降低计算复杂性。
VideoMamba 方法解决了哪些视频理解的限制？
VideoMamba 方法克服了现有 3D 卷积神经网络和视频变换器的限制，实现高效的长视频建模。
Graph-Mamba 在图网络中的作用是什么？
Graph-Mamba 通过增强长程上下文建模，显著提高了预测性能。
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