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MambaOut：在视觉任务中，我们真的需要 Mamba 吗？
重点标签 MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision?、视觉任务、Mamba模型、Gated CNN、长序列任务
文章摘要
为了验证这一假设，作者构建了一系列名为MambaOut的模型，这些模型基于Gated CNN Block，但没有SSM。实验结果表明，MambaOut在ImageNet图像分类任务上超过了所有视觉Mamba模型，这表明在该任务中Mamba并不是必需的。然而，在检测和分割任务中，MambaOut无法与最先进的视觉Mamba模型相匹配，这表明Mamba在长序列视觉任务中仍具有潜力。
文章还讨论了Mamba模型适合的任务特征，以及视觉识别任务是否符合这些特征。作者提出了两个假设：图像分类任务不需要使用SSM，而SSM可能对目标检测、实例分割和语义分割任务有益。通过实验，作者验证了这些假设，并展示了MambaOut模型在不同视觉任务中的表现。
此外，文章还详细介绍了Gated CNN和MambaOut模型的架构和实现，以及在ImageNet、COCO和ADE20K数据集上的实验结果。这些结果进一步支持了作者的观点，即在视觉任务中，Mamba的必要性取决于任务的具体特征。
总的来说，本文为理解Mamba模型在视觉任务中的应用提供了深入的分析和实证研究，为未来的研究方向提供了有价值的见解。
摘要：
本文深入探讨了Mamba模型在视觉任务中的应用和必要性。Mamba模型采用状态空间模型（SSM）作为token mixer，以解决self-attention的二次计算复杂度问题。然而，作者发现，在视觉任务中，Mamba的性能并不总是令人满意。通过分析，作者得出结论，Mamba更适合具有长序列和自回归特征的任务，而视觉任务中的图像分类任务并不符合这些特征。尽管如此，作者认为在目标检测和分割任务中探索Mamba的潜力仍然是有价值的，因为这些任务虽然不是自回归的，但符合长序列的特征。
为了验证这一假设，作者构建了一系列名为MambaOut的模型，这些模型基于Gated CNN Block，但没有SSM。实验结果表明，MambaOut在ImageNet图像分类任务上超过了所有视觉Mamba模型，这表明在该任务中Mamba并不是必需的。然而，在检测和分割任务中，MambaOut无法与最先进的视觉Mamba模型相匹配，这表明Mamba在长序列视觉任务中仍具有潜力。
文章还讨论了Mamba模型适合的任务特征，以及视觉识别任务是否符合这些特征。作者提出了两个假设：图像分类任务不需要使用SSM，而SSM可能对目标检测、实例分割和语义分割任务有益。通过实验，作者验证了这些假设，并展示了MambaOut模型在不同视觉任务中的表现。
此外，文章还详细介绍了Gated CNN和MambaOut模型的架构和实现，以及在ImageNet、COCO和ADE20K数据集上的实验结果。这些结果进一步支持了作者的观点，即在视觉任务中，Mamba的必要性取决于任务的具体特征。
总的来说，本文为理解Mamba模型在视觉任务中的应用提供了深入的分析和实证研究，为未来的研究方向提供了有价值的见解。
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原文作者: 极市平台
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