香港城市大学、天津大学和悉尼大学的研究人员推出新型的计算机视觉模型VSSD，它通过改进状态空间模型（SSMs）来提高处理长序列数据的能力，同时保持了对全局信息的接收能力。这项技术为计算机视觉领域提供了一种新的高效方法，特别是在需要处理大量视觉数据和长序列信息的场景中。
例如，你有一个包含城市街景的图像数据集，需要自动地对每张图像中的车辆、行人和建筑进行分类和标记。使用VSSD模型，你可以输入这些图像，模型将分析每个像素，识别出不同的对象，并将它们分类，同时还能保持对图像中全局结构的理解，即使图像中的对象在空间上是分散的。
主要功能和特点：
- 非因果状态空间对偶（NC-SSD）：VSSD模型提出了一种新的处理方式，允许模型在处理视觉数据时不受因果关系的限制，从而提高了信息的流动性和模型的性能。
- 高效的计算复杂度：与传统的视觉变换器（ViTs）相比，VSSD在处理长序列数据时具有更低的计算复杂度，使其在资源有限的情况下也能高效运行。
- 改进的性能和效率：VSSD在多个视觉任务上超越了现有的基于SSMs的模型，包括图像分类、检测和分割。
工作原理：
- 状态空间模型（SSMs）：VSSD基于SSMs，这是一种能够以线性复杂度处理序列数据的模型。SSMs通过将输入序列转换为潜在空间表示，然后生成输出序列。
- 非因果转换：VSSD通过修改SSMs中的矩阵A的使用方式，将其简化为标量，并重新定义了隐藏状态的更新规则，从而消除了因果掩码（causal mask），允许模型以非因果的方式处理数据。
- 多扫描策略：VSSD结合了前向和反向扫描的结果，通过这种方式整合信息，实现了非因果处理。
具体应用场景：
- 图像分类：VSSD可以用于自动识别和分类图像中的对象。
- 目标检测和实例分割：在对象检测和实例分割任务中，VSSD能够识别图像中的目标，并进行精确的边界框定位。
- 语义分割：VSSD可以用于理解图像中每个像素所属的类别，这对于场景解析和图像理解非常重要。
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