《MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision?》学术论文首页

MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision?
Weihao Yu Xinchao Wang
National University of Singapore
[email protected] [email protected]
Code: https://github.com/yuweihao/MambaOut
In memory of Kobe Bryant
“What can I say, Mamba out.” — Kobe Bryant’s NBA farewell speech in 2016.
Accuracy vs. MACs vs. Model Size

这是新加坡国立大学Weihao Yu与Xinchao Wang团队的计算机视觉领域学术论文首页，论文标题为《MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision?》，核心是探讨Mamba模型在视觉任务中的必要性，提出了更高效的替代方案。页面包含作者信息、联系邮箱、代码托管的GitHub链接，还特别致敬了NBA球星科比·布莱恩特，玩了谐音梗：将科比2016年退役演讲的经典台词“What can I say, Mamba out.”与Mamba模型结合，作为致敬语。页面下方展示了两组模型结构对比图（仅Linear层的结构、Linear+SSM的结构），以及一张精度、计算量（MACs）与模型大小的对比图表，图表显示MambaOut模型在各项指标上表现优于VMamba和PlainMamba。

该内容是一篇计算机视觉方向的学术论文首页，由新加坡国立大学的Weihao Yu和Xinchao Wang撰写，代码托管于GitHub平台（链接：https://github.com/yuweihao/MambaOut）。论文以科比·布莱恩特的退役演讲台词玩谐音梗致敬，这类学术论文通常会在arXiv等预印本平台发布，也会在学术会议中展示，作者的官方邮箱也标注在页面上用于学术联系。