Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
MTMamba++: Nâng cao khả năng hiểu cảnh đa nhiệm dày đặc thông qua bộ giải mã dựa trên Mamba
Created by
Haebom
Tác giả
Baijiong Lin, Weisen Jiang, Pengguang Chen, Shu Liu, Ying-Cong Chen
Phác thảo
Bài báo này đề xuất MTMamba++, một kiến trúc mới cho việc hiểu các cảnh dày đặc đa tác vụ. Sử dụng bộ giải mã dựa trên Mamba, MTMamba++ bao gồm hai khối cốt lõi: khối Self-Task Mamba (STM) và khối Cross-Task Mamba (CTM). Khối STM tận dụng mô hình không gian trạng thái để xử lý các phụ thuộc tầm xa, trong khi khối CTM mô hình hóa rõ ràng các tương tác giữa các tác vụ để tạo điều kiện trao đổi thông tin giữa các tác vụ. Cụ thể, chúng tôi thiết kế hai loại khối CTM, F-CTM và S-CTM, để tăng cường tương tác giữa các tác vụ từ cả góc độ đặc trưng và ngữ nghĩa. Các thử nghiệm mở rộng trên các tập dữ liệu NYUDv2, PASCAL-Context và Cityscapes chứng minh rằng MTMamba++ vượt trội hơn các phương pháp dựa trên CNN, dựa trên Transformer và dựa trên diffusion trong khi vẫn duy trì hiệu suất tính toán cao. Mã có sẵn tại https://github.com/EnVision-Research/MTMamba .
Chúng tôi đạt được hiệu suất tuyệt vời trong việc hiểu bối cảnh phức tạp nhiều tác vụ bằng cách tận dụng bộ giải mã dựa trên Mamba.
◦
Xử lý hiệu quả các mối quan hệ phụ thuộc đường dài và tương tác giữa các tác vụ thông qua các khối STM và CTM.
◦
Chúng tôi đã cải thiện tương tác giữa các tác vụ từ cả góc độ tính năng và ngữ nghĩa thông qua các khối F-CTM và S-CTM.
◦
Phương pháp này vượt trội hơn CNN, Transformer và các phương pháp dựa trên khuếch tán và vẫn duy trì hiệu suất tính toán cao.
◦
Khả năng tái tạo được đảm bảo thông qua mã mở.
•
Limitations:
◦
Phương pháp được trình bày trong bài báo này thiếu tham chiếu cụ thể đến Limitations. Cần phân tích và thực nghiệm thêm để làm rõ Limitations.
◦
Nó chỉ giới hạn ở việc đánh giá hiệu suất trên một tập dữ liệu cụ thể và hiệu suất tổng quát trên các tập dữ liệu hoặc tác vụ khác cần được xác minh thêm.
