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LayoutMamba 结合 Transformer 和 Mamba 实现高效文档分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出 LayoutMamba，一个新颖的文档布局分析框架，它结合了稀疏注意力 Transformer 和 Mamba 的状态空间机制。这种混合方法旨在平衡详细的局部特征提取和高效的全局依赖建模，解决了纯 Transformer 方法的计算成本问题。该论文还提出了一种新的几何重叠惩罚损失 (GOPLoss)，以减轻现有基准测试中的偏差并鼓励几何一致的预测。在 PubLayNet 和 D4LA 上的实验表明，LayoutMamba 在准确性和效率方面表现优越，参数量远少于最先进的方法。 AI

影响 这种混合架构为文档布局分析提供了一种更有效的方法，有可能在资源受限的环境中实现更广泛的部署。

排序理由 该集群描述了一篇关于用于文档布局分析的新型混合神经网络架构的详细研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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LayoutMamba 结合 Transformer 和 Mamba 实现高效文档分析

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该集群描述了一篇关于用于文档布局分析的新型混合神经网络架构的详细研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Kehua Chen, Mingyi Chen ·

    LayoutMamba：使用混合 Mamba-Transformer 网络实现高效文档布局分析

    arXiv:2610.34879v1 Announce Type: new Abstract: Document layout analysis (DLA) faces a long-standing dilemma: existing methods either capture rich local details at prohibitive computational cost (e.g., Transformer-based approaches with quadratic complexity) or achieve efficient g…

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