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MemoryMamba：记忆增强的状态空间模型用于缺陷识别
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
PlainMamba是一种用于通用视觉识别的简单非层次化状态空间模型，通过选择性扫描过程提高学习特征的能力，并通过连续2D扫描和方向性更新区分标记的空间关系。在多种视觉识别任务上评估后，PlainMamba取得了性能提升，并且对于高分辨率输入的任务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提高从二维图像中学习特征的能力。
- 采用连续2D扫描和方向性更新来区分标记的空间关系。
- 架构易于使用和扩展，可以通过堆叠相同的PlainMamba块形成宽度恒定的模型。
- 在图像分类、语义分割、目标检测和实例分割等多种视觉识别任务上评估PlainMamba。
- 与以前的非层次化模型相比，PlainMamba取得了性能提升，且与层次化模型相媲美。
- 对于需要高分辨率输入的任务，PlainMamba在保持高性能的同时需要更少的计算资源。
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