Ученые из Национального университета Сингапура представляют MambaOut: оптимизация визуальных моделей для улучшения точности

 This AI Paper by the National University of Singapore Introduces MambaOut: Streamlining Visual Models for Improved Accuracy

“`html

Преимущества применения компьютерного зрения в различных областях

В последние годы компьютерное зрение сделало значительные шаги вперед, используя передовые архитектуры нейронных сетей для решения сложных задач, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Модели, такие как Transformers и сверточные нейронные сети (CNN), стали фундаментальными инструментами, обеспечивающими существенное улучшение производительности визуального распознавания.

Преодоление сложностей в компьютерном зрении

Одной из ключевых проблем в компьютерном зрении является квадратичная сложность механизма внимания, используемого в трансформерах, что затрудняет их эффективность при работе с длинными последовательностями. Для решения этой проблемы были разработаны различные модели с линейной сложностью, такие как динамическая свертка, Linformer, Longformer и Performer, а также RNN-подобные модели, такие как RWKV и Mamba.

Инновационный подход MambaOut

Исследователи из Национального университета Сингапура представили архитектуру MambaOut, производную от блока Gated CNN, которая разработана для оценки необходимости Mamba в задачах компьютерного зрения. В отличие от традиционных моделей Mamba, MambaOut удаляет компонент структурированной модели состояния (SSM), фокусируясь на упрощение архитектуры, сохраняя при этом производительность.

Практические результаты и выводы

Эмпирические результаты показывают, что MambaOut превосходит все визуальные модели Mamba в классификации изображений ImageNet. Однако, несмотря на это, MambaOut отстает от некоторых передовых моделей, подчеркивая потенциал Mamba в задачах с длинными последовательностями.

Для получения более подробной информации о проекте ознакомьтесь с статьей и посетите нашу страницу в GitHub.

Если вам интересно, как искусственный интеллект может улучшить ваш бизнес, свяжитесь с нами по адресу https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews и в Twitter @itinairu45358.

Попробуйте использовать AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales для автоматизации процессов в отделе продаж и узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.

“`

Полезные ссылки: