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

Mamba模型状态空间模型计算机视觉自然语言处理医学图像分析 Github 开源项目

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。

Github

论文

介绍相关项目

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。

Mamba-in-CV - Mamba模型在计算机视觉领域的最新应用概览

GithubMamba图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉

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。

mamba - 线性时间序列建模的突破性架构

GithubMamba序列建模开源项目深度学习状态空间模型线性时间复杂度

Mamba是一种创新的状态空间模型架构，专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型，Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模，突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型，支持多种硬件平台的推理和评估，展现了优越的性能和灵活性。

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。

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。

VideoMamba - 突破性的视频理解状态空间模型

GithubVideoMamba多模态兼容性开源项目状态空间模型视频理解长期视频建模

VideoMamba是一种创新的视频理解模型，克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容，展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案，推动了该领域的发展。

PointMamba - 用于点云分析的简单状态空间模型

GithubMambaPointMambaState Space ModelTransformers开源项目点云分析

该项目提出了一种名为PointMamba的模型，它通过借鉴Mamba模型在自然语言处理中的成功经验，应用在点云分析中。PointMamba采用了线性复杂度算法，在有效减少计算成本的同时，提供了卓越的全局建模能力。该模型通过空间填充曲线进行点云标记，并使用非分层结构的Mamba编码器作主干网络。综合评估表明，PointMamba在多个数据集上的表现优异，显著降低了GPU内存使用和计算量，为未来的研究提供了一个简单而有效的基准。

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)。

Official_Remote_Sensing_Mamba - 创新的大型遥感图像密集预测模型

GithubRS-Mamba变化检测密集预测开源项目语义分割遥感图像

RS-Mamba是一种专门针对大型遥感图像密集预测任务的创新模型。该模型首次将状态空间模型引入遥感领域,通过循环状态空间模型实现全局有效感受野,同时保持线性复杂度。RS-Mamba采用多方向选择性扫描技术,有效捕捉遥感图像的空间特征分布。在语义分割和变化检测任务中,RS-Mamba展现出卓越性能。项目提供开源代码和训练框架,为遥感图像分析研究提供了新的工具和方法。

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