Mamba-in-CV

Mamba模型在计算机视觉领域的最新应用概览

Mamba 计算机视觉深度学习图像处理神经网络 Github 开源项目

本项目整理了近期Mamba模型在计算机视觉领域的研究论文，涵盖分类、检测、分割、增强等多项CV任务。内容展示了Mamba在视觉应用中的潜力，并持续更新，为研究者提供了解该领域最新进展的便捷渠道。

文档

Awesome-Mamba-in-Low-Level-Vision - Mamba模型在低级视觉任务中的应用资源汇总

GithubMamba图像处理开源项目深度学习状态空间模型计算机视觉

该项目汇总了Mamba状态空间模型在低级视觉任务中的应用资源。涵盖图像恢复、超分辨率、去雨、去雾等多个领域的最新研究。提供论文链接和代码仓库，便于研究者了解和实践这一前沿技术。资源涉及图像处理、视频修复、遥感图像等多个方向，为探索Mamba模型在计算机视觉领域潜力的研究人员提供参考。

Awesome-Mamba-Collection - Mamba模型在多领域应用的综合资源集

GithubMamba人工智能开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome-Mamba-Collection项目汇集了Mamba相关的论文、教程和视频资源。涵盖Mamba在视觉、语言、多模态等领域的应用，以及理论分析和架构改进。为研究者和开发者提供全面的Mamba参考资料，促进知识共享和社区协作。适合各级别人士学习Mamba技术。

Awesome_Mamba - Mamba状态空间模型在医学图像分析及多领域的应用进展

GithubMamba模型医学图像分析开源项目状态空间模型自然语言处理计算机视觉

Awesome_Mamba项目汇集了Mamba状态空间模型在多个领域的应用资源，包括医学图像分析、远程感应、语音和视频处理等。该项目提供最新研究论文和GitHub代码仓库链接，涵盖架构重设计、创新应用等内容。项目持续更新，为研究人员和开发者提供Mamba模型在各领域最新进展的综合参考。

MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络，适用于各种分辨率的图像处理

GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉

MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构，结合自注意力和混合块，实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力，并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理，适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包，详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。

VMamba - 高效的线性时间复杂度视觉骨干网络

GithubVMamba图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉

VMamba是一种创新的视觉骨干网络，将Mamba状态空间语言模型应用于计算机视觉。其核心是视觉状态空间块堆栈，结合2D选择性扫描模块，实现线性时间复杂度。VMamba在图像分类、目标检测和语义分割等多项视觉任务中表现出色，特别是在输入尺度扩展效率方面优于现有模型。项目提供多种规模的预训练模型，适用于各类视觉感知任务。

Vim - 基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习

GithubVision Mamba图像分类开源项目深度学习状态空间模型视觉表示学习

Vision Mamba是一种基于双向Mamba块的新型视觉主干网络。该模型通过位置嵌入和双向状态空间模型处理图像序列，在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割等任务上表现优异。与DeiT等视觉Transformer相比，Vision Mamba不仅性能更高，还大幅提升了计算和内存效率。其在高分辨率图像特征提取方面的出色表现，使其有潜力成为新一代视觉基础模型的核心架构。

MambaVision-T-1K - 提高视觉模型长距离空间依赖的处理能力

GithubHuggingfaceMambaVision变换器图像分类开源项目模型特征提取计算机视觉

MambaVision是一个混合视觉模型，将Mamba与Transformer的优点结合，重新设计后的Mamba通过引入自注意力机制有效捕获长距离空间依赖。该模型在Top-1准确率和吞吐量上表现突出，创造了新的性能标准。用户可以通过简单的安装和代码导入来使用其图像分类和特征提取功能，满足多样化的应用需求，同时提供阶段性和平均池化特征输出。

MambaOut - 高效视觉模型展示简洁架构卓越性能

GithubMambaOut图像分类开源项目深度学习神经网络计算机视觉

MambaOut是一种新型视觉模型架构,通过堆叠门控CNN块构建,无需使用复杂的状态空间模型。在ImageNet图像分类任务中,它的性能超越了现有的视觉Mamba模型,同时具有较低的参数量和计算复杂度。该项目提供了从轻量级MambaOut-Femto到大型MambaOut-Base的多个预训练模型,在准确率和效率间实现平衡。研究人员可利用提供的代码和教程复现结果或应用于自身任务。

MambaVision-S-1K - MambaVision融合Mamba与Transformer的计算机视觉新型架构

GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉

MambaVision-S-1K是一种新型计算机视觉模型,首次融合了Mamba和Transformer的设计理念。研究者通过改进Mamba结构增强了其视觉特征建模能力,并验证了与Vision Transformer的有效集成。在ImageNet-1K基准测试中,该模型在准确率和效率方面取得了平衡。MambaVision可用于图像分类和特征提取任务,提供了简洁的调用接口。这一创新架构为计算机视觉领域带来了新的研究思路和应用前景。

MultiModalMamba - 处理文本与图像的多模态AI模型

AI模型GithubMambaMultiModalMambaVision TransformerZeta开源项目

MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型，基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据，适用于各种 AI 任务，并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合，优化您的深度学习模型表现。

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