AAAI 2025 | 港大提出SparX：强化Vision Mamba和Transformer的稀...

主要观点总结

本文介绍了香港大学计算和数据科学学院俞益洲教授及其研究团队开发的论文发表于 AAAI 2025 的论文“SparX: A Sparse Cross-Layer Connection Mechanism for Hierarchical Vision Mamba and Transformer Networks”。该论文提出了一种新型的层间稀疏跳跃连接机制——Sparse Cross-Layer Connection Mechanism（SparX），旨在提升包含 Vision Mamba 和 Transformer 在内的 Vision Backbone 的性能。论文涉及摘要、动机、方法、实验结果等内容的介绍。

关键观点总结

关键观点1: 主要贡献

提出了一种新型的层间稀疏跳跃连接机制——Sparse Cross-Layer Connection Mechanism（SparX），应用于 Vision Mamba 和 Transformer 网络，可有效提升性能。

关键观点2: 核心思想

受到人类视觉系统中神经节细胞的启发，将网络的基础模块分为两种不同的类型：神经节层（Ganglion Layer）和常规层（Normal Layer），前者具有更高的复杂度和连接度，后者则较低。

关键观点3: 关键方法

引入了两条新的跨层连接规则：Sparse Ganglion Layers和跨层滑动窗口（Cross-layer Sliding Window），以提升网络的高效性并控制网络的复杂度和连接度。

关键观点4: 实验结果

在大规模数据集ImageNet-1K上，SparX展现出卓越的性能，相较于现有方法，展现出更为出色的性能以及更好的权衡。此外，在ADE20K和COCO 2017数据集上的评估也证明了其优越性。

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