Analyse de la nécessité du modèle Mamba pour les tâches de vision
Cet article analyse en profondeur le mécanisme du modèle Mamba et conclut que celui-ci est particulièrement adapté aux tâches impliquant des séquences longues et un mélange de tokens de type causal. Cependant, la plupart des tâches de reconnaissance visuelle ne remplissent pas ces deux critères. L’auteur développe alors une série de modèles appelés “MambaOut” qui s’appuient sur des blocs Gated CNN sans le modèle d’état d’espace (SSM) de Mamba. Les résultats expérimentaux montrent que ces modèles MambaOut surpassent les modèles visuels Mamba sur la classification d’images ImageNet, tout en restant en-deçà sur les tâches de détection et de segmentation, soulignant ainsi le potentiel du SSM pour ces dernières.
Points clés
- Le modèle Mamba est basé sur un modèle d’état d’espace (SSM) qui le rend particulièrement adapté aux tâches avec des séquences longues et un mélange de tokens de type causal
- La classification d’images sur ImageNet ne nécessite pas ces deux caractéristiques, tandis que la détection et la segmentation visuelle présentent des séquences longues mais pas de mélange causal
- Les modèles MambaOut, sans le SSM de Mamba, surpassent les modèles visuels Mamba sur ImageNet, mais restent en-deçà sur les tâches de détection et segmentation
- Cela montre que le SSM n’est pas nécessaire pour la classification d’images, mais pourrait être bénéfique pour la détection et la segmentation visuelle
À retenir
Avec ces résultats concluants, il est clair que le modèle Mamba n’est pas indispensable pour les tâches de reconnaissance visuelle, du moins en ce qui concerne la classification d’images. Cependant, son potentiel reste à explorer pour des tâches impliquant des séquences plus longues comme la détection et la segmentation. Après tout, pourquoi se compliquer la vie avec ce Mamba alors que des solutions plus simples fonctionnent déjà très bien ? Laissons les chercheurs se casser la tête avec ces modèles complexes, nous on s’en tient à ce qui marche !
Sources
