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最近，具有效率的硬件感知设计的状态空间模型（SSM），即Mamba深度学习模型，已显示出长序列建模的巨大计算。同时，纯粹在SSM上建立有效和通用的视力骨干是一个吸引人的方向。，由于视觉数据的位置敏感性以及全球上下文对视觉理解的要求，代表视觉数据对SSM的挑战。在本文中，我们表明，对自我注意力的依赖无需进行视觉代表学习，并提出了带有双向Mamba块（VIM）的新的通用视觉主链，该主块（VIM）标记了带有位置嵌入的图像序列，并用Bidirectiact态态空间模型将视觉表示。Imagenet分类，可可对象检测和ADE20K
视觉mamba：双向状态空间模型的有效视觉表示学习
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