# 階層的特徴抽出

MambaとTransformerの利点を組み合わせた初のコンピュータビジョンハイブリッドモデルで、Mambaの式を再構築して視覚特徴モデリングの効率を向上させ、Mambaアーキテクチャの最後の数層に自己注意モジュールを導入して長距離空間依存関係のモデリング能力を強化しました。

MambaVisionは、マンバ(Mamba)とTransformerの利点を組み合わせた初のコンピュータビジョンハイブリッドモデルです。再設計されたマンバ式により視覚特徴モデリング能力を強化し、マンバアーキテクチャの最後の数層にセルフアテンションモジュールを追加することで、長距離空間依存関係のモデリング能力を向上させています。

マンバ(Mamba)とTransformerの利点を組み合わせた初のハイブリッドコンピュータビジョンモデルで、マンバの式を再構築して視覚的特徴モデリング能力を強化

マンバ(Mamba)とTransformerの利点を融合した初のコンピュータビジョンハイブリッドモデルで、マンバ式を再構築して視覚特徴モデリングの効率を向上させ、マンバアーキテクチャの末端に自己注意モジュールを導入して長距離空間依存関係のモデリング能力を強化しました。

MambaVisionはMambaとTransformerの利点を融合した初のコンピュータビジョンハイブリッドモデルで、Mambaの式を再構築して視覚的特徴モデリング能力を強化し、Mambaアーキテクチャの最後の数層にセルフアテンションモジュールを追加して長距離空間依存関係のモデリング能力を向上させています。

MambaとTransformerの利点を初めて組み合わせたコンピュータビジョンの混合モデルで、Mambaの式を再設計することでビジュアル特徴のモデリング能力を強化しました。

マンバ(Mamba)とTransformerの利点を組み合わせた初のコンピュータビジョンハイブリッドモデルで、マンバの式を再構築して視覚特徴モデリングの効率を向上させ、マンバアーキテクチャの末端にセルフアテンションモジュールを追加して長距離空間依存関係のモデリング能力を強化しました。

MambaVisionは、MambaとTransformerの利点を組み合わせた初のコンピュータビジョンハイブリッドモデルで、Mambaの式を再設計しViTモジュールを統合することで、長距離空間依存関係のモデリング能力を大幅に向上させました。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップとローカルウィンドウ自己注意メカニズムを通じて効率的な画像処理を実現する視覚Transformerモデルです。