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实时 08:27:57
English(EN) Partial Ring Scan: Revisiting Scan Order in Vision State Space Models

新的 PRISMamba 方法通过旋转鲁棒性增强视觉 SSM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新方法 PRISMamba，用于处理视觉状态空间模型（SSM）中的图像。与将图像序列化为线性序列的传统方法不同，PRISMamba 将图像划分为同心环，并在每个环内聚合信息。该方法通过选择性地过滤通道来增强旋转鲁棒性并提高效率。PRISMamba 在 ImageNet-1K 上实现了具有竞争力的准确性，同时与现有的 VMamba 模型相比，展示了更高的吞吐量和更少的 FLOPs，特别是在旋转变换下保持了性能。 AI

影响 引入了一种更具旋转鲁棒性和效率的视觉 SSM 图像处理方法，有可能提高对空间方向敏感的应用的性能。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍视觉状态空间模型新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的 PRISMamba 方法通过旋转鲁棒性增强视觉 SSM

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yi-Kuan Hsieh, Kuan-Chuan Peng, Xin li, Ming-Ching Chang, Yu-Chee Tseng, Jun-Wei Hsieh ·

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    arXiv:2602.04170v2 Announce Type: replace Abstract: State Space Models (SSMs) have emerged as efficient alternatives to attention for vision tasks, offering lineartime sequence processing with competitive accuracy. Vision SSMs, however, require serializing 2D images into 1D token…

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