原作者带队,LSTM卷土重来之Vision-LSTM出世

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【关 键 词】 ViL网络计算机视觉长短期记忆xLSTM性能突破

近期,由 LSTM之父Sepp Hochreiter领衔的研究团队推出了一种新的计算机视觉骨干网络——Vision-LSTM(ViL)。该网络基于扩展长短期记忆xLSTM)模型,实现了在视觉领域的突破。

ViL网络的核心是交替的mLSTM块,这些块可以完全并行化,处理图像补丁token序列的效率极高。在ImageNet-1K的实验中,ViL模型在参数数量相当的前提下,表现优于使用序列建模骨干的模型。尤其是在高分辨率图像的任务中,如医学成像、分割或物理模拟,ViL因线性复杂度而具有显著优势。

研究指出,ViL不仅在小型模型上展现出良好的结果,而且在大型模型上也与经过多次优化周期的ViT表现相当。此外,通过特定的微调设置和分类设计,ViL的性能可以进一步提升。

在模型设计方面,研究者尝试了多种mLSTM块的遍历方式,最终选定了交替双向块作为核心设计。此外,针对ViL的自回归特性,研究团队也探索了不同的分类设计,提出了稳健且具有通用性的分类头输入方法。

值得注意的是,这项工作是首次将xLSTM应用于计算机视觉,尽管在所有情况下并未超过ViT多年的超参数调整,但ViL的初步表现已经显示出其巨大的潜力。研究团队也指出,进一步改进预训练方案,探索更优的超参数设置,或从Transformer中迁移技术,都是ViL未来的研究方向。

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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 glm-4
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