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MambaVision

news 2026/1/31 18:02:09

核心速览
研究背景

  1. 研究问题
    ：这篇文章提出了一种新的混合Mamba-Transformer骨干网络，称为MambaVision，专为视
    觉应用量身定制。研究的核心问题是如何有效地结合Mamba的状态空间模型（SSM）和Transf
    ormer的自注意力机制，以提高视觉特征建模的能力。

  2. 研究难点
    ：该问题的研究难点包括：Mamba的自回归公式在计算机视觉任务中存在局限性，难以捕捉
    全局上下文和长距离空间依赖性；Transformer的二次复杂度使其训练和部署计算开销巨大。

  3. 相关工作
    ：近年来，Transformer在不同领域（如计算机视觉、自然语言处理、语音处理和机器人学）
    已成为事实上的架构。Mamba通过引入新的选择机制实现了线性时间复杂度，并在不同语言
    建模任务中表现优异。现有的Mamba-based视觉任务骨干网络在ImageNet-1K数据集上的表
    现仍不如基于ViT和CNN的模型。
    研究方法
    这篇论文提出了MambaVision，一种混合Mamba和Transformer的架构，用于解决视觉任务中的全局
    上下文和长距离空间依赖性问题。具体来说，

  4. Mamba块的重设计
    ：首先，重新设计了Mamba块，使其更适合视觉任务。Mamba块的核心公式如下：KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲h^{\prime}(t)&a…
    其中， h ( t ) h(t) h(t)是隐藏状态， x ( t ) x (t) x(t)是输入， A A A、 B B B和 C C C是参数。通过离散化处理，进一步提高了计算效率。
    在这里插入图片描述

  5. 混合架构
    ：提出了包含MambaVision混合器和Transformer块的混合架构。具体来说，将图像输入转换
    为重叠的补丁，并通过多层卷积和池化操作逐步降低分辨率。在每个阶段的最后，使用自注意
    力块来捕捉全局上下文和长距离空间依赖性。
    在这里插入图片描述

  6. MambaVision混合器
    ：重新设计了原始的Mamba混合器，使其更适合视觉任务。混合器的输出公式如下：KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲& X_ 1=\ope…
    其中， Scan ⁡ \operatorname{Scan} Scan是选择性扫描操作， σ \sigma σ是SiLU激活函数，KaTeX parse error: Undefined control sequence: \operatorna at position 1: \̲o̲p̲e̲r̲a̲t̲o̲r̲n̲a̲ ̲me{Conv}和 Concat ⁡ \operatorname{Concat} Concat分别表示1D卷积和拼接操作.
    实验设计

  7. 数据集
    ：在ImageNet-1K数据集上进行图像分类实验，使用标准的训练配方，训练300个epoch，初始
    学习率为0.005，使用LAMB优化器，全局批量大小为4096。

  8. 下游任务：在MS
    COCO和ADE20K数据集上进行目标检测、实例分割和语义分割任务。对于目标检测和实例分
    割，使用Mask-RCNN头，初始学习率为0.0001，批量大小为16。对于语义分割，使用uperNet
    头，初始学习率为 6 e − 5 6e-5 6e−5，批量大小为16。

  9. 硬件：使用32个A100 GPU进行图像分类任务，8个A100 GPU进行所有下游任务。
    结果与分析

  10. 图像分类
    ：在ImageNet-1K数据集上，MambaVision模型在Top-1准确率和图像吞吐量方面达到了新的S
    OTA性能。与流行的卷积神经网络和Transformer模型相比，MambaVision在某些情况下表现
    出显著的改进。例如，MambaVision-B在Top-1准确率上比ConvNeXt-B高出0.4%，同时具有
    更高的图像吞吐
    在这里插入图片描述

  11. 目标检测和实例分割：在MS
    COCO数据集上，使用预训练的MambaVision-T骨干网络进行目标检测和实例分割，结果表明
    MambaVision模型在box AP和mask AP方面优于其他竞争模型。例如，MambaVision-T在box
    AP上比Swin-T高出0.6%。

  12. 语义分割
    ：在ADE20K数据集上，使用uperNet进行语义分割实验，结果表明MambaVision模型在mIoU
    方面优于相似大小的竞争模型。例如，MambaVision-B在mIoU上比Swin-B高出1.0%。
    总体结论
    这篇论文提出了MambaVision，第一种专门为视觉应用设计的Mamba-Transformer混合骨干网络。通
    过重新设计Mamba块和引入自注意力块，显著提高了模型捕捉全局上下文和长距离空间依赖性的能力
    。MambaVision在ImageNet-1K数据集上达到了新的SOTA性能，并在下游任务中表现出色。这些发现
    为进一步研究和开发混合视觉模型奠定了基础。
    论文评价
    优点与创新1. 重新设计Mamba公式
    ：论文提出了一种新的Mamba公式，增强了其在视觉特征高效建模方面的能力。

  13. 混合架构
    ：引入了包含MambaVision混合块和Transformer块的混合架构，显著提高了捕捉全局上下文
    和长距离空间依赖性的能力。

  14. ImageNet-1K数据集上的新SOTA性能
    ：在ImageNet-1K数据集上，MambaVision模型变体在Top-1准确率和图像吞吐量方面达到了
    新的SOTA性能。

  15. 下游任务中的优越表现：在MS
    COCO和ADE20K数据集上的目标检测、实例分割和语义分割任务中，MambaVision模型优于
    同等大小的骨干网络，表现出更优的性能。

  16. 全面的消融研究
    ：对Mamba和Transformer块的集成模式进行了系统的研究，证明了在最后阶段使用自注意力
    块可以显著提高模型捕捉全局上下文和长距离空间依赖性的能力。

  17. 高效的图像吞吐量：混合架构还使得图像吞吐量比纯Mamba或ViT模型更高。
    不足与反思

  18. 局限性
    ：尽管MambaVision在某些任务中表现出色，但论文指出其设计目标是平衡准确率和吞吐量，
    因此在某些情况下可能不如其他模型高效。

  19. 下一步工作
    ：论文建议未来的研究可以进一步优化下游任务的超参数调优，以进一步提高MambaVision在
    各种视觉任务中的表现。
    关键问题及回答
    问题1：MambaVision模型在图像分类任务中是如何结合Mamba块和Transformer块的？
    MambaVision模型通过在网络的后期阶段（第3和第4阶段）引入多个自注意力块来结合Mamba块和Tr
    ansformer块。具体来说，MambaVision模型的设计包括以下几个关键步骤：

  20. 多分辨率架构
    ：MambaVision模型采用多分辨率架构，前两个阶段使用CNN层进行快速特征提取，后两个
    阶段结合MambaVision和Transformer块。

  21. MambaVision混合器
    ：在后期阶段，MambaVision混合器被用来进行快速特征提取。混合器包含一个对称分支和一个SSM（状态空间模型）分支，分别进行选择性扫描和序列处理。最终输出通过一个线性层投
    影到嵌入空间。

  22. 自注意力机制
    ：在混合器的对称分支中，增加了自注意力机制，以增强对全局上下文和长距离空间依赖性的
    捕捉能力。
    通过这种设计，MambaVision模型能够在保持较高图像吞吐量的同时，显著提高对全局上下文的理解
    和长距离空间依赖性的捕捉能力。
    问题2：MambaVision模型在目标检测和实例分割任务中的表现如何？
    在MS COCO数据集上，MambaVision模型在目标检测和实例分割任务中表现出色。具体结果如下：

  23. 目标检测：使用Mask
    R-CNN检测头，MambaVision-T、MambaVision-S和MambaVision-B模型在box
    AP（平均精度）方面分别达到了46.4%、48.1%和49.5%。与ConvNeXt-T和Swin-T模型相比，
    MambaVision模型在各项指标上均有显著提升。

  24. 实例分割：使用Mask R-CNN和Cascade Mask R-CNN检测头，MambaVision模型在mask
    AP（平均精度）方面也表现出色，显著优于ConvNeXt-T和Swin-T模型。例如，MambaVision
    -B模型在mask AP方面达到了49.5%，比Swin-B模型高出0.9%。
    这些结果表明，MambaVision模型在目标检测和实例分割任务中具有较高的检测精度和分割质量。
    问题3：MambaVision模型在语义分割任务中的表现如何？
    在ADE20K数据集上，MambaVision模型在语义分割任务中也表现出色。具体结果如下：

  25. mIoU（平均交并比）
    ：MambaVision模型在mIoU方面达到了49.1%，显著优于同样大小的Swin-T、Swin-S和SwinB模型。例如，MambaVision-B模型的mIoU比Swin-B模型高出1.0%。

  26. 高分辨率设置
    ：尽管没有进行广泛的超参数调优，MambaVision模型在高分辨率设置下仍然表现出色，验证
    了其作为有前途的骨干网络的可能性。
    这些结果表明，MambaVision模型在语义分割任务中具有较高的分割精度和鲁棒性。

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