动态视觉Mamba | 重新排列剪枝+动态块选择，突破冗余瓶颈，FLOPs暴降35.2%

主要观点总结

本文主要介绍了DyVM（动态视觉Mamba）方法，这是一种旨在提高基于Mamba的视觉模型效率的技术。DyVM通过重新排列策略解决了训练与推理之间的一致性问题，并有效降低了模型的FLOPs，同时保持了相当的性能。DyVM还展现出强大的泛化能力，并提高了其他基于Mamba的视觉任务模型的效率。

关键观点总结

关键观点1: DyVM的主要目标

提高基于Mamba的视觉模型的效率，同时保持或提高性能。

关键观点2: DyVM的核心策略

通过重新排列策略解决训练与推理之间的一致性问题，并引入可学习的Token和块评分预测器来进行Token剪枝和块选择。

关键观点3: DyVM的效果

显著降低了基于Mamba的视觉模型的FLOPs，同时保持了相当的性能，展现出强大的泛化能力。

关键观点4: DyVM的优越性

与传统的视觉模型优化方法相比，DyVM在降低模型复杂度和提高推理速度方面更具优势。

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