방법 증거 기록
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.
원본 기록
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Vision Mamba: Efficient State Space Models for Image Understanding
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
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