سوابق شواهد روش

Vision Mamba

Vision Mamba is an efficient state space model approach for image understanding introduced in 2024 that adapts Mamba, a linear-complexity sequence model, to computer vision. By reformulating image tokens as sequences and using state space models, Vision Mamba achieves competitive accuracy with transformers while maintaining linear computational complexity.

Sources recorded, not reviewed

سوابق منبع

استنادات عیناً از سوابق منبع روش کپی شده‌اند. هیچ تأیید در سطح ادعا از آن‌ها استنباط نمی‌شود.

Vision Mamba: Efficient State Space Models for Image Understanding

سوابق روش طبقه‌بندی · ml-model / deep-learning

Zhu, L., Liao, B., Zhang, Q., Wang, X., Liu, W., & Wang, X. (2024). Vision Mamba: Efficient state space models for image understanding. In International Conference on Machine Learning. · URL

باز کردن روش کامل

ادعاهای گزینش‌شده

ادعاها در دفتر ثبت شواهد ذخیره شده‌اند، هر کدام با ارزیابی خاص خود.

هنوز ادعای گزینش‌شده‌ای وجود ندارد

این نما در صورت عدم وجود ارزیابی ادعا در دفتر ثبت، ادعایی ابداع نمی‌کند.

روش‌های مرتبط

از گراف روش تولید شده و به عنوان روابط پیشنهادی ماشین نمایش داده می‌شود — هیچ ادعای مدرکی استنباط نمی‌شود.

Same method familyMamba (State Space Model)machine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySpatial-Temporal GCNmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySwin Transformermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVision Transformermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.