Redian新闻
>
重磅!视觉Mamba正式收录顶会ICML 2024!

重磅!视觉Mamba正式收录顶会ICML 2024!

公众号新闻

点击下方卡片,关注“CVer”公众号

AI/CV重磅干货,第一时间送达

重磅!CVer学术星球最大优惠!限时送新用户50元优惠券(下方左图),老用户7折+20元续费券(下方右图),每天分享最新最优质的AI/CV内容,助力你的科研和工作!快抢!

转载自:机器之心 | 编辑:陈萍、泽南
Vision Mamba 不是个普通模型。
号称「全面包围 Transformer」的 Mamba,推出不到两个月就有了高性能的视觉版。
本周四,来自华中科技大学、地平线、智源人工智能研究院等机构的研究者提出了 Vision Mamba(Vim)。

  • 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.09417.pdf
  • 项目地址:https://github.com/hustvl/Vim
  • 论文标题:Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model
效果如何呢?在 ImageNet 分类任务、COCO 对象检测任务和 ADE20k 语义分割任务上,与  DeiT 等成熟的视觉 Transformers 相比,Vim 实现了更高的性能,同时还显著提高了计算和内存效率。例如,在对分辨率为 1248×1248 的图像进行批量推理提取特征时,Vim 比 DeiT 快 2.8 倍,并节省 86.8% 的 GPU 内存。结果表明,Vim 能够克服对高分辨率图像执行 Transformer 式理解时的计算和内存限制,并且具有成为视觉基础模型的下一代骨干的巨大潜力。

接下来我们看看论文内容。
Mamba 的提出带动了研究者对状态空间模型(state space model,SSM)兴趣的增加,不同于 Transformer 中自注意力机制的计算量会随着上下文长度的增加呈平方级增长,由于 SSM 擅长捕捉远程依赖关系,因而开始受到大家追捧。
在此期间,一些基于 SSM 的方法如线性状态空间层(LSSL)、结构化状态空间序列模型(S4)、对角状态空间(DSS)和 S4D 都被研究者提出来,用于处理各种序列数据,特别是在建模远程依赖关系方面。
Mamba 将时变参数纳入 SSM 中,并提出了一种硬件感知算法来实现高效的训练和推理。Mamba 卓越的扩展性能表明它在语言建模方面是 Transformer 有前途的替代品。
然而,到目前为止,研究者还尚未在视觉任务中探索出通用的基于纯 SSM 的骨干网络。
受 Mamba 在语言建模方面成功的激励,研究者开始设想能否将这种成功从语言转移到视觉,即用先进的 SSM 方法设计通用且高效的视觉主干。然而,由于 Mamba 特有的架构,需要解决两个挑战,即单向建模和缺乏位置感知。
为了应对这些问题,研究者提出了 Vision Mamba (Vim) 块,它结合了用于数据依赖的全局视觉上下文建模的双向 SSM 和用于位置感知视觉识别的位置嵌入。 
与其他基于 SSM 的视觉任务模型相比,Vim 是一种基于纯 SSM 的方法,并以序列方式对图像进行建模。与基于 Transformer 的 DeiT 相比,Vim 在 ImageNet 分类上取得了优越的性能。此外,Vim 在 GPU 内存和高分辨率图像的推理时间方面更加高效。
方法介绍
Vision Mamba (Vim) 的目标是将先进的状态空间模型 (SSM),即 Mamba 引入到计算机视觉。 
Vim 的概述如图 2 所示,标准的 Mamba 是为 1-D 序列设计的。为了处理视觉任务,首先需要将二维图像转换成展开的 2-D patch 式中 (H, W) 为输入图像的大小,C 为通道数,P 为图像 patch 的大小。接下来,需要将 x_p 线性投影到大小为 D 的向量上,并添加位置嵌入得到如下公式:

Vim 块
原始的 Mamba 块是为一维序列设计的,不适合需要空间感知理解的视觉任务。Vim 块集成了用于视觉任务的双向序列建模,Vim 块如上图 2 所示。
Vim 块的操作算法如下所示。

架构细节
架构的超参数如下:
  • L:块数
  • D:隐藏状态维度
  • E:扩展状态维度
  • N:SSM 维度
遵循 ViT 和 DeiT,该研究首先采用 16×16 内核大小的投影层来获得非重叠 patch 嵌入的一维序列。随后直接堆叠 L 个 Vim 块。默认情况下块数 L 设置为 24,SSM 维度 N 设置为 16。为了与 DeiT 系列模型大小保持一致,该研究将小( tiny)尺寸变体的隐藏状态维度 D 设置为 192,将扩展状态维度 E 设置为 384。对于小(small)尺寸变体,该研究将 D 设置为 384,将 E 设置为 768。
实验
该研究在 ImageNet-1K 数据集上对 Vim 进行了基准测试。
图像分类
表 1 将 Vim 与基于 ConvNet、基于 Transformer 和基于 SSM 的骨干网络进行了比较。与基于 ConvNet 的 ResNet 相比,Vim 表现出更优越的性能。例如,当参数大致相似时,Vim-Small 的 top-1 准确率达到 80.3,比 ResNet50 高 4.1 个百分点。与传统的基于自注意力的 ViT 相比,Vim 在参数数量和分类准确率方面都有相当大的优势。与高度优化的 ViT 变体(即 DeiT )相比,VimTiny 比 DeiT-Tiny 高 0.9 个点,Vim-Small 比 DeiT 高 0.5 个点。与基于 SSM 的 S4ND-ViTB 相比,Vim 以减少 3 倍的参数实现了类似的 top-1 准确率。

图 1 (b) 和 (c) 比较了小型 Vim 和 DeiT 的 FPS 和 GPU 内存。随着图像分辨率的提高,Vim 在速度和内存方面表现出更好的效率。具体来说,当图像大小为 512 时,Vim 实现了与 DeiT 相似的 FPS 和内存。当图像大小增长到 1248 时,Vim 比 DeiT 快 2.8 倍,并节省 86.8% 的 GPU 内存。Vim 在序列长度上的线性扩展的显著优势使其为高分辨率下游视觉应用和长序列多模态应用做好了准备。

语义分割
如表 2 所示,Vim 在不同尺度上始终优于 DeiT:Vim-Ti 比 DeiT-Ti 高 1.0 mIoU,Vim-S 比 DeiT-S 高 0.9 mIoU。与 ResNet-101 主干网络相比,Vim-S 以减少近 2 倍的参数实现了相同的分割性能。

为了进一步评估研究方法在下游任务上(即分割、检测和实例分割)的效率,本文将骨干网与常用的特征金字塔网络(FPN)模块结合起来,并对其 FPS 和 GPU 内存进行基准测试。
如图 3 和图 4 所示,尽管该研究在主干网上附加了一个 heavy FPN,但效率曲线与纯主干网(图 1)的比较结果相似。

目标检测和实例分割
表 3 使用 Cascade Mask R-CNN 框架对 Vim-Ti 和 DeiT-Ti 进行了比较。Vim-Ti 超过 DeiT-Ti 1.3 box AP 和 1.1 mask AP。 

下图为可视化结果:本文方法可以捕获图像中非常大的物体,这是 DeiT-Ti 等无法做到的。

了解更多内容,请参考原论文。
重磅!CVer学术星球最大优惠!限时送新用户50元优惠券(下方左图),老用户7折+20元续费券(下方右图),每天分享最新最优质的AI/CV内容,助力你的科研和工作!快抢!

何恺明在MIT授课的课件PPT下载

在CVer公众号后台回复:何恺明,即可下载本课程的所有566页课件PPT!赶紧学起来!

CVPR 2024 论文和代码下载

在CVer公众号后台回复:CVPR2024,即可下载CVPR 2024论文和代码开源的论文合集


Mamba、多模态和扩散模型交流群成立

扫描下方二维码,或者添加微信:CVer5555,即可添加CVer小助手微信,便可申请加入CVer-Mamba、多模态学习或者扩散模型微信交流群。另外其他垂直方向已涵盖:目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、PyTorch、TensorFlow和Transformer、NeRF、3DGS、Mamba等。


一定要备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称(如Mamba、多模态学习或者扩散模型+上海+上交+卡卡),根据格式备注,可更快被通过且邀请进群

▲扫码或加微信号: CVer5555,进交流群


CVer计算机视觉(知识星球)来了!想要了解最新最快最好的CV/DL/AI论文速递、优质实战项目、AI行业前沿、从入门到精通学习教程等资料,欢迎扫描下方二维码,加入CVer计算机视觉(知识星球),已汇集近万人!


扫码加入星球学习


▲点击上方卡片,关注CVer公众号

整理不,请点赞和在看

微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
顶刊TPAMI 2024!黄高团队提出EfficientTrain++:高效视觉骨干训练方法ICML 2024 | 为什么我们应该做online RLHF/DPO?临王宠《竹林七贤》第一遍ICML 2024 | 新型傅立叶微调来了!脱离LoRA架构,训练参数大幅减少ICML 2024 | 即插即用!无需训练!基于球面高斯约束引导的条件扩散模型ICML 2024 | 通过随机微分方程统一贝叶斯流网络和扩散模型ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了ICML 2024 | 超越LoRA!港科大提出FourierFT:新型傅立叶微调!训练参数大幅减少视觉Mamba的多向扫描策略真的有效吗?Mamba将在MICCAI 2024、ACM MM 2024和ECCV 2024上爆发?!2024 多伦多国际车展( II ) 异国风情与豪华Mamba杀入MICCAI 2024!SegMamba和Swin-UMamba均收录!ICML 2024 | 川大提出外部引导的深度聚类新范式,大幅提升CLIP图像聚类性能参与图书馆空间改造Mamba官方升级!Mamba-2重磅发布!原班人马打造!ICML 2024ACM顶会SIGGRAPH 2024最佳论文揭晓,英伟达CMU各占40%!三支国内团队获荣誉提名CVPR 2024 | 通用视觉新突破!UC伯克利提出首个无自然语言的纯视觉大模型ICML 2024 | 面向第三代推荐系统:Meta提出首个生成式推荐系统模型ICML 2024 | 过犹不及:揭示Graph Transformers中的过全局化问题2024 多伦多国际车展( II ) Exotic LuxuryMamba视觉新主干!悉尼大学&商汤提出LocalMamba:新的视觉状态空间模型2024 Toronto International Auto Show( II ) Exotic Luxury玻璃缸里的孙凤 (53)量化大模型退化严重?ETH北航字节推出LoRA新范式 | ICML 2024ICML2024高分论文!大模型计算效率暴涨至200%,来自中国AI公司劝君莫惜花前醉 2024.03.02早春二月杏花开ICML 2024 | 大语言模型预训练新前沿:最佳适配打包重塑文档处理标准即插即用,快速适配!港大FlashST:简单通用的智慧交通时空预测模型 | ICML 2024拒稿4次,终获顶会!ICML 2024放榜:投稿量近万篇,审稿意见下滑严重一切都不一样了包校魔都民办第一,北师大实验全国王者!有些学校却熄火了…1009封Offer正式收官!ICML 2024 | 大语言模型预训练新前沿:「最佳适配打包」重塑文档处理标准大模型与具身智能的火花,ICML 2024 MFM-EAI Workshop征稿和挑战赛启动ICML 2024 | 大语言模型如何表征不同信念?ICML 2024 | 北大、字节提出新型双层位置编码方案,有效改善长度外推效果三支国内团队获荣誉提名,英伟达CMU各占40%!ACM顶会SIGGRAPH 2024最佳论文揭晓我兒子今年(2024)進了MIT视觉Mamba收录顶会!Mamba论文合集来了识别细胞也能用大模型了!清华系团队出品,已入选ICML 2024 | 开源
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。