:snake:VideoMamba

<div align="center"> <h2><a href="https://arxiv.org/abs/2403.06977">VideoMamba: 高效视频理解的状态空间模型</a></h2>

概览图

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更新

:warning: 2024/03/25: <s>由于bug，当前的视频模型在微调时未使用层衰减，这可能有助于提高性能，如MAE中所示。我们已修复该bug，但不打算重新训练它们。</s> 我们已将其应用于VideoMamba-M，但并未带来改善。
2024/03/13: 修复一些bug并添加:hugs:HuggingFace模型链接。
:fire: 2024/03/12: 所有代码和模型已发布。
- image_sm: 单模态图像任务
  - 图像分类: 脚本 & 模型
- video_sm: 单模态视频任务
  - 短期视频理解: 脚本 & 模型
  - 长期视频理解: 脚本 & 模型
  - 掩码建模: 脚本, 模型
- video_mm: 多模态视频任务
  - 视频-文本检索: 脚本 & 模型

简介

概览图本工作针对视频理解中的局部冗余和全局依赖双重挑战，创新性地将Mamba适配到视频领域。提出的VideoMamba克服了现有3D卷积神经网络和视频Transformer的局限性。其线性复杂度算子能够实现高效的长期建模，这对于高分辨率长视频理解至关重要。广泛的评估揭示了VideoMamba的四个核心能力：(1) 无需大规模数据集预训练即可在视觉领域实现可扩展性，这得益于一种新颖的自蒸馏技术；(2) 对短期动作识别的敏感性，即使面对细粒度的运动差异；(3) 在长期视频理解方面的优越性，相比传统基于特征的模型展现出显著进步；(4) 与其他模态的兼容性，在多模态环境中表现出稳健性。通过这些独特优势，VideoMamba为视频理解树立了新的标杆，为全面的视频理解提供了一个可扩展且高效的解决方案。

引用

如果您发现本仓库有用，请使用以下BibTeX条目进行引用。

@misc{li2024videomamba,
      title={VideoMamba: State Space Model for Efficient Video Understanding}, 
      author={Kunchang Li and Xinhao Li and Yi Wang and Yinan He and Yali Wang and Limin Wang and Yu Qiao},
      year={2024},
      eprint={2403.06977},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}