（ICCV2025）Mamba再下一城，轻量级视觉王者TinyViM

主要观点总结

本文介绍了一篇关于TinyViM模型的论文。该论文提出了一种频率解耦的方法，以提高效率和性能。主要创新点包括频域解耦、频率斜坡结构以及轻量级的TinyViM模型。TinyViM模型适用于分类、目标检测与语义分割等任务，相比现有模型，其性能和吞吐量更优。

关键观点总结

关键观点1: 频域解耦（Frequency Decoupling）

作者发现Mamba模块偏向建模低频信息，为此引入了基于拉普拉斯金字塔的特征频率分解方法。这种方法将低频信息送入Mamba以建模全局上下文，高频信息通过卷积增强。

关键观点2: 频率斜坡结构（Frequency Ramp Inception）

该结构在不同网络阶段动态调整高频/低频分支的通道比例，使浅层更注重高频细节，深层更注重低频全局信息，从而提高了整体效率和表达力。

关键观点3: TinyViM模型

TinyViM融合了上述模块，设计出一个轻量级的混合卷积-Mamba模型，具备高准确率和吞吐量。适用于分类、目标检测与语义分割等下游任务。

关键观点4: 实验与可视化结果

论文中展示了消融实验和可视化结果，验证了频率解耦方法的有效性以及TinyViM模型的性能。

免责声明