【收藏】告别计算瓶颈！谷歌DeepMind提出Transformer+Mamba混合架构，性能提升3-8倍

原创于 2025-10-15 11:43:07 发布 · 763 阅读

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前言

CVPR’2025上谷歌DeepMind团队提出的分层协同混合架构，一举解决了Transformer长序列计算成本高、Mamba全局关联建模弱的痛点，在多个实际任务中表现惊艳，成了跨模态领域的新研究热点。

了解朋友都知道，Transformer靠自注意力能精准捕捉全局依赖，比如在长文本理解中能理清上下文逻辑，但处理10万+token的长文档时，O (n²) 的计算复杂度会让显存直接爆掉；Mamba用状态空间模型实现线性复杂度，处理长序列又快又省资源，却容易忽略跨段落的全局关联，而新架构刚好补上双方短板。

在实际任务中，这个混合架构处理256Ktoken的科技文献综述时，相比纯Transformer吞吐量提升3倍，还能精准定位不同章节的关联观点；做1024×1024分辨率的卫星图像分割时，推理速度比纯Mamba快8倍，连农田边界的细微差异都能识别；更在工业质检场景中，用混合架构分析连续24小时的生产线视频数据，不仅将异常检测耗时从2小时压缩到20分钟，准确率还提升了12%，完美适配工厂实时监控需求。

想发顶会的伙伴，可重点关注多模态任务中混合比例动态调控、工业场景下轻量化混合模块设计这两个方向，目前这些领域的深度研究还较少，且直接对接产业需求，中稿概率更高；

MHAFF：Multi-Head Attention Feature Fusion of CNN and Transformer for Cattle Identification

文章解析

本文提出了一种新的多头注意力特征融合（MHAFF）方法，结合CNN和Transformer的优势，解决传统特征融合方法在牛只识别任务中的局限性。实验表明，MHAFF在两个公开数据集上显著优于加法、拼接等传统方法，达到99.88%和99.52%的准确率。

创新点

首次将多头注意力机制引入牛只识别任务中进行特征融合。

提出MHAFF方法，有效捕捉不同特征类型之间的关系并保留其原始信息。

解决了加法和拼接等传统特征融合方法存在的信息丢失或维度膨胀问题。

研究方法

利用CNN提取局部特征，Transformer捕获全局依赖关系。

设计MHAFF模块通过多头注意力机制融合CNN和Transformer的特征输出。

在两个公开牛只数据集上评估模型性能并与现有方法对比。

研究结论

MHAFF方法在牛只识别任务中表现出优异性能，显著优于传统方法。

MHAFF能够快速收敛并达到高准确率，证明了其高效性和鲁棒性。

多头注意力机制在特征融合中的应用为生物识别领域提供了新思路。

Rice Leaf Disease Detection：A Comparative Study Between CNN, Transformer and Non-neural Network Architectures

文章解析

本文比较了CNN、Transformer和传统机器学习（如SVM）在孟加拉国水稻叶片疾病检测中的表现，使用Dhan-Shomadhan数据集进行实验，并通过迁移学习提升模型泛化能力，最终发现ResNet50在所测试模型中表现最佳。

创新点

首次在水稻叶片疾病检测任务中系统性对比CNN、Transformer和SVM的表现。

利用迁移学习优化小规模数据集上的模型性能。

验证ResNet50在该特定任务中的优越性。

研究方法

使用Dhan-Shomadhan数据集对多种CNN和ViT模型进行实验。

通过数据增强技术（随机缩放、裁剪、透视变换和高斯模糊）增加数据多样性。

采用迁移学习方法，基于ImageNet预训练模型改进深度神经网络性能。

将SVM与从ResNet提取的特征结合进行对比分析。

研究结论

ResNet50在水稻叶片疾病检测任务中表现优于其他CNN和Transformer模型。

迁移学习显著提升了模型在小规模数据集上的泛化能力。

深度学习模型相比传统机器学习方法（如SVM）在该任务中更具优势。

最后

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