MambaVision开源项目安装与配置指南

MambaVision开源项目安装与配置指南

MambaVision [CVPR 2025] Official PyTorch Implementation of MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mam/MambaVision

1. 项目基础介绍

MambaVision是一个由NVlabs开发的混合Mamba-Transformer视觉骨干网络。该项目旨在提供一种新型的视觉骨干网络架构，该架构结合了自注意力机制和混合块，以增强对全局上下文的建模。MambaVision在Top-1准确性和吞吐量方面实现了新的SOTA帕累托前沿。项目主要使用Python编程语言，并且是基于PyTorch深度学习框架。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Mamba-Transformer架构：一种结合了自注意力机制的混合块，用于增强全局上下文的建模。
• PyTorch：一个流行的开源机器学习库，用于应用如计算机视觉和自然语言处理等领域的深度学习。
• Hugging Face：一个用于轻松加载和使用预训练模型的开源库。
• timm：一个包含多种图像模型架构和训练实用程序的开源库。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python (建议使用3.7及以上版本)
• PyTorch
• CUDA (与您的PyTorch版本兼容)
• PIL (Python Imaging Library)
• requests
• timm

您还需要确保您的系统中已经安装了git，以便克隆和更新项目代码。

详细安装步骤

步骤1：克隆项目

打开终端或命令提示符，运行以下命令来克隆MambaVision项目：

git clone https://github.com/NVlabs/MambaVision.git
cd MambaVision

步骤2：安装依赖项

在项目目录中，使用pip安装项目所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

步骤3：安装MambaVision

安装MambaVision的pip包，以便在Python项目中轻松使用：

pip install mambavision

步骤4：验证安装

为了验证安装是否成功，您可以尝试导入MambaVision并查看模型列表：

from mambavision import create_model
print(create_model.get_model_list())

如果以上步骤没有错误，并且模型列表被正确打印出来，那么您已经成功安装了MambaVision。

现在，您可以开始使用MambaVision进行图像分类和其他相关的视觉任务了。

MambaVision [CVPR 2025] Official PyTorch Implementation of MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mam/MambaVision