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

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…

  • Революция в A/B тестировании с помощью ИИ: AgentA/B

    Трансформация A/B тестирования с помощью ИИ: AgentA/B Введение В цифровом мире создание эффективных веб-интерфейсов критически важно для вовлечения пользователей, особенно в сфере электронной торговли и контентного стриминга. A/B тестирование — это широко используемый…

  • Skywork R1V2: Инновации в Мультимодальном Ресонновании

    Практические бизнес-решения с использованием Skywork AI R1V2 Skywork AI R1V2 предлагает инновационные решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность и качество работы. Вот как это может повлиять на бизнес и реальную жизнь:…

  • Переход от демонстраций GenAI к надежным производственным системам: важность структурированных рабочих процессов

    Введение Генеративный ИИ (GenAI) демонстрирует впечатляющие возможности, но переход от демонстраций к производственным системам требует структурированных рабочих процессов. Это важно для достижения реальной отдачи от инвестиций (ROI). Проблемы развертывания в производственной среде Многие…

  • Пять уровней архитектур агентного ИИ: практическое руководство для бизнеса

    Понимание пяти уровней архитектуры агентного ИИ Этот учебник представляет структурированное исследование пяти уровней архитектуры агентного ИИ. Эти уровни варьируются от базовых функций генерации текста до продвинутых систем, способных к полностью автономной генерации и…

  • MMInference: Ускорение Моделей Визуального Языка с Динамическим Редким Вниманием

    Улучшение моделей Vision-Language с помощью MMInference Введение в MMInference Microsoft Research разработала метод MMInference, который значительно повышает эффективность моделей Vision-Language (VLM) с длинным контекстом. Интеграция визуального понимания с возможностями длинного контекста помогает решать…

  • Запуск моделей OpenMath-Nemotron от NVIDIA: Прорыв в математическом мышлении AI

    Введение NVIDIA недавно представила два продвинутых AI-модели, OpenMath-Nemotron-32B и OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle, которые превосходят в математическом рассуждении. Эти модели могут значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Преимущества для бизнеса Использование моделей OpenMath-Nemotron может привести к…

  • Новые возможности визуального обучения: Meta AI представляет Web-SSL

    Введение Современные достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке моделей, которые могут улучшить визуальное восприятие без зависимости от текста. Модели Web-SSL от Meta AI предлагают новые возможности для бизнеса. Обзор моделей Web-SSL…