Ученые NVIDIA представили MambaVision: новый гибридный бэкбон Mamba-Transformer, специально разработанный для задач зрения

 NVIDIA Researchers Introduce MambaVision: A Novel Hybrid Mamba-Transformer Backbone Specifically Tailored for Vision Applications

“`html

Применение компьютерного зрения в мире ИИ

Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию из мира. Это включает в себя различные задачи, такие как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Инновации в этой области были стимулированы разработкой передовых архитектур нейронных сетей, в частности, сверточных нейронных сетей (CNN) и, более недавно, трансформеров. Эти модели продемонстрировали значительный потенциал в обработке визуальных данных. Однако по-прежнему существует постоянная необходимость в улучшении их способности балансировать вычислительную эффективность с улавливанием как локального, так и глобального визуального контекста.

Вызовы в компьютерном зрении

Центральным вызовом в компьютерном зрении является эффективное моделирование и обработка визуальных данных. Это требует понимания как локальных деталей, так и более широкой контекстуальной информации внутри изображений. Традиционные модели часто нуждаются в помощи в достижении этого баланса. Например, сверточные нейронные сети, хотя и эффективны в обработке локальных пространственных отношений, могут упускать более широкую контекстуальную информацию. С другой стороны, трансформеры, использующие механизмы самовнимания для улавливания глобального контекста, могут быть вычислительно затратными из-за квадратичной сложности по отношению к длине последовательности. Этот компромисс между эффективностью и способностью улавливать контекст значительно затруднил повышение производительности моделей компьютерного зрения.

Новый подход MambaVision

Исследователи в NVIDIA представили MambaVision, новую гибридную модель, объединяющую преимущества архитектур Mamba и трансформеров. Этот новый подход интегрирует слои на основе CNN с блоками MambaVision и трансформерами для улучшения возможностей моделирования в приложениях компьютерного зрения. Семейство MambaVision включает различные конфигурации моделей для удовлетворения различных критериев проектирования и потребностей приложений, обеспечивая гибкий и мощный инструмент для различных задач компьютерного зрения.

Преимущества MambaVision

Архитектура MambaVision разделена на четыре этапа. Начальные этапы используют слои CNN для быстрого извлечения признаков, используя их эффективность в обработке высокоразрешенных признаков. Поздние этапы включают блоки MambaVision и трансформеры для эффективного улавливания как коротких, так и длинных зависимостей. Этот инновационный дизайн позволяет модели более эффективно обрабатывать глобальный контекст по сравнению с традиционными подходами. Переработанные блоки Mamba, которые теперь включают механизмы самовнимания, являются ключевыми для этого улучшения, позволяя модели обрабатывать визуальные данные с большей точностью и производительностью.

Результаты исследования

Производительность MambaVision заметна, достигая передовых результатов на наборе данных ImageNet-1K. Например, модель MambaVision-B достигает точности Top-1 84,2%, превосходя другие ведущие модели, такие как ConvNeXt-B и Swin-B, которые достигли 83,8% и 83,5% соответственно. Кроме высокой точности, MambaVision демонстрирует превосходную производительность обработки изображений, с моделью MambaVision-B, обрабатывающей изображения значительно быстрее, чем ее конкуренты. В задачах обнаружения объектов и семантической сегментации на наборах данных MS COCO и ADE20K, MambaVision превосходит модели сравнимого размера, показывая свою универсальность и эффективность.

Заключение

MambaVision представляет собой значительный прогресс в моделировании зрения, объединяя преимущества сверточных нейронных сетей и трансформеров в единую гибридную архитектуру. Этот подход эффективно решает ограничения существующих моделей, улучшая понимание локального и глобального контекста, что приводит к превосходной производительности в различных задачах зрения. Результаты этого исследования указывают на многообещающее направление для будущих разработок в области компьютерного зрения, потенциально устанавливая новый стандарт для гибридных моделей зрения.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…