【Backbone】Vim(Vision Mamba)架构学习笔记

1 学习资料

论文:《Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model》

阅读资料

【博文】《入局CV,Mamba再显神威!华科王兴刚团队首次将Mamba引入ViT,更高精度、更快速度、更低显存!》
【代码复现】《挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现》

2 引言

(1)南溪:论文中的“Vim Block”采用的“the bidirectional sequence modeling”跟“双向RNN”的思路有点像

ChatGPT:
是的,你提到的“采用的双向序列建模(the bidirectional sequence modeling)”确实与“双向RNN(Bidirectional Recurrent Neural Networks)”的思路有相似之处。

双向RNN是一种特殊类型的循环神经网络,它在处理序列数据时同时考虑过去和未来的信息。它包括两个RNN:一个向前处理数据(捕捉过去的信息),另一个向后处理数据(捕捉未来的信息)。这种结构使得双向RNN在理解序列的上下文方面特别有效。

在你提到的“Vim Block”中,双向序列建模的概念也是利用了类似的思想。它通过同时考虑前后的信息来处理视觉数据,这样做可以提高模型对图像内容的理解能力,特别是在需要理解像素之间复杂关系的视觉任务中。虽然它们的应用领域(视觉数据处理与序列数据处理)和具体实现细节可能有所不同,但基本的理念——即同时考虑前后信息来获得更全面的理解——是相似的。

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