“`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.
“`
