ECCV 2024 | MTMamba: 基于Mamba解码器增强多任务密集场景理解

论文信息

题目：MTMamba: Enhancing Multi-Task Dense Scene Understanding by Mamba-Based Decoders

MTMamba: 基于Mamba解码器增强多任务密集场景理解

作者：Bajjiong Lin, Weisen Jiang, Pengguang Chen, Yu Zhang, Shu Liu, Ying-Cong Chen

源码：https://github.com/EnVision-Research/MTMamba

论文创新点

1. MTMamba架构：作者提出了一种新颖的多任务架构，名为MTMamba，该架构包含一个基于Mamba的解码器，能够有效建模长程空间关系并实现跨任务相关性。这一创新解决了多任务密集场景理解中长程依赖和跨任务交互的关键问题。

2. 自任务Mamba（STM