VMamba模型复现（linux+Anaconda+vscode）

原创 已于 2024-12-21 19:39:09 修改 · 3.7k 阅读 · 32 ·
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于 2024-12-19 14:52:06 首次发布
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Autodl-VMamba-复现
qq_62111160的博客
01-12 2487
平平无奇码农初学者，实时更新，欢迎批评指教与讨论
VScode+Anaconda+Pytorch环境搭建指南（超详细）
weixin_43762840的博客
12-04 4万+
暴力大法好！ 千万别再踩坑咯。
VMamba模型原理与代码详解(未完待续)
m0_47694179的博客
12-30 1663
SSM源于现代控制理论，是一种描述动态系统行为的数学模型，通过隐藏状态h(t)将输入x(t)映射到输出y(t)，输入、输出和状态间的关系可以用一组线性常微分方程表示。包括一个状态方程：其中，是系统状态，描述系统在任意时刻的状态；是关于时间的微分，表示系统状态的变化率；是输入向量；为相应的权重矩阵，分别表示系统状态间的关系和输入向量对系统状态的影响。以及一个输出方程：其中，是输出向量；C, D为相应的权重矩阵，分别表示系统状态和输入向量对输出的影响。
VMamba学习笔记
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【代码】VMamba学习笔记。
Linux下VMamba 环境复现+环境测试
锁我喉是吧
05-11 6115
Linux下VMamba 环境复现+环境测试（解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装）本人亲测有用
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weixin_47658128的博客
05-01 3239
控制台打印VMamba install successful！
VisionMamba完美复现
weixin_45743271的博客
04-14 4996
VisionMamba在Ubuntu上完美复现的方法！
VMamba模型
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05-12 5219
本周阅读了 VMamba: Visual State Space ModelVMamba 这篇文献，VMamba是一种通用视觉主干，具有基于 SSM 的块，用于高效的视觉表示学习。VMamba 在降低注意力计算复杂性方面的有效性很大程度上归功于 S6 模型中存在的选择性扫描机制，也称为选择性 SSM。
Anaconda + VSCode 实现项目代码复现（一）（Window环境）
zzzlearning的博客
11-02 2346
使用Anaconda和VSCode复现项目代码
ubunt18.04LTS+vscode+anaconda3下的python+C++调试方法
12-20
标题中的“ubunt18.04LTS+vscode+anaconda3下的python+C++调试方法”指的是一项在Ubuntu 18.04 LTS操作系统中，利用...这些都是为了帮助开发者更好地利用VSCode和Anaconda 3在Linux环境中进行Python和C++的高效开发。
Anaconda3+vscode环境下pyqt5的安装及配置
12-21
然而，安装和配置PyQt5并非易事，尤其在不同环境下，如Anaconda3和VSCode的结合使用，可能会遇到诸多问题。 首先，安装PyQt5需要考虑的是Python环境的差异。例如，有些用户可能只拥有Python和文本编辑器的基础环境...
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下图是Mamba论文中的算法介绍：上图中算法的核心是第5步和第6步：第5步是对连续的矩阵A,B进行离散化得到离散化后的矩阵。
mamba复现—mamba+yolov8魔改（win）
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05-11 7632
将Mamba结合到Yolov8架构中的方法，旨在展示其在目标检测任务中的潜力。通过结合Mamba的优势，Yolov8_MambaCBAM旨在改善长距离信息捕获和全局建模能力，以提高目标检测任务的性能...
VSSM VMamba实现
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03-14 9720
图中的SS2D和SS2D类的定义有偏差，简单来说是是包含SS2D块加一个残差连接，图中所示SS2D应表示状态空间模型SSM部分，即VSS块相比SS2D块只增加了残差连接和入口的归一化。对于ssm分支来说，其输入输出维度不变为(B, H, W, d_model) ，对于mlp分支来说中间的隐藏维度根据mlp_ratio参数定义会有所增加，但是最后又会映射为原来的维度，因此整体上并不改变输入的维度。下采样模块，通过2D卷积之后，长宽变为原来的一半，通道数不变。，嵌入后通道维变为96，
Mamba 代码复现
kalimera的博客
11-05 1464
下载后放进文件目录中（新建目录mamba-130m-hf），以mamba-130m-hf为例。编写测试demo.py。另外两个文件可以不要。
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VMamba: Visual State Space Model 论文总结 + 源码解析
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视觉表示学习是计算机视觉中最基础的研究课题之一，自深度学习时代开始以来，视觉表示学习取得了重大突破。卷积神经网络(Convolution Neural Networks, CNNs)[38,19,22,29,42]和视觉变形器(Vision transformer, ViTs)[10,28,45,56]这两类主要的深度基础模型已被广泛应用于各种视觉任务中。虽然两者在计算表达性视觉表示方面都取得了显著的成功，但ViTs通常比CNNs表现出更好的性能，这可以归因于注意力机制促进的全局感受野和动态权重。
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