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English(EN) MamBOA: State-Space Architecture for Video Recognition

MamBOA架构利用状态空间模型增强视频识别能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的状态空间架构MamBOA，专为视频识别任务设计。该框架不依赖于特定骨干网络，意味着它可以与现有的CNN、Transformer和Mamba架构集成。MamBOA将选择性状态空间递归视为运动合成器，增强了时序推理能力，在Diving48等基准测试中以极低的额外计算成本实现了高精度。 AI

排序理由 该集群描述了一篇关于用于视频识别的新型架构的最新研究论文，该论文已提交至arXiv。[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) · Mustafa Bora \c{C}elik ·

    MamBOA: State-Space Architecture for Video Recognition

    arXiv:2606.15275v1 Announce Type: new Abstract: Fine-grained action recognition demands temporal reasoning that general-purpose architectures address through different cost-accuracy tradeoffs: 3D dense operators couple computation to the input volume, while difference-based metho…

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