神话
状态空间视觉模型无法很好地捕捉长程依赖关系。
现实
它们专门设计用于通过结构化状态演化来模拟长程依赖关系。虽然它们不使用显式的成对注意力机制，但它们的内部状态仍然可以有效地在非常长的序列中传递信息。
视觉转换器状态空间模型计算机视觉深度学习
视觉变换器与状态空间视觉模型
视觉变换器和状态空间视觉模型代表了两种截然不同的视觉理解方法。视觉变换器依赖全局注意力机制来关联所有图像块，而状态空间视觉模型则使用结构化记忆按顺序处理信息，为长距离空间推理和高分辨率输入提供了一种更高效的替代方案。
亮点
- 视觉变换器使用完全自注意力机制，而状态空间模型则依赖于结构化递归。
- 状态空间视觉模型可以线性扩展，因此对于大型输入数据来说效率更高。
- ViTs 在大规模基准训练场景中通常表现更佳
- SSM 在高分辨率图像和视频任务中越来越受欢迎。
视觉变形金刚（ViT）是什么？
将图像分割成块并应用自注意力机制来学习所有区域之间全局关系的视觉模型。
- 最初是作为 Transformer 架构的图像处理方法而引入的。
- 将图像分割成固定大小的图像块，并将其视为标记。
- 利用自注意力机制同时对所有斑块之间的关系进行建模。
- 通常需要大规模预训练数据才能取得良好效果。
- 计算成本随补丁数量的增加呈二次方增长。
状态空间视觉模型（SSM）是什么？
使用结构化状态转换以顺序或扫描方式高效处理视觉数据的视觉架构。
- 受信号处理中经典状态空间系统的启发
- 通过结构化的重复而非完全的注意力来处理视觉标记。
- 维护一个压缩的隐藏状态以捕获长程依赖关系
- 对于高分辨率或长序列输入，效率更高
- 计算成本与输入规模大致呈线性关系
比较表
| 功能 | 视觉变形金刚（ViT） | 状态空间视觉模型（SSM） |
|---|---|---|
| 核心机制 | 所有补丁的自我关注 | 具有递归性的结构化状态转换 |
| 计算复杂度 | 输入大小的二次函数 | 输入大小为线性 |
| 内存使用情况 | 由于注意力矩阵而高 | 由于压缩状态表示而降低 |
| 长程依赖关系处理 | 坚固耐用但价格昂贵 | 高效且可扩展 |
| 训练数据要求 | 通常需要大型数据集 | 在某些情况下，数据量较少的情况下性能可能更好 |
| 并行化 | 训练过程中高度可并行化 | 存在更多顺序执行但经过优化的实现方式。 |
| 高分辨率图像处理 | 很快就会变得很昂贵 | 更高效、更具可扩展性 |
| 可解释性 | 注意力图提供了一定的可解释性。 | 内部状态更难解释 |
详细对比
核心计算风格
视觉变换器通过将图像分割成多个图像块来处理图像，并允许每个图像块与其他所有图像块相互交互。这从第一层就创建了一个全局交互模型。状态空间视觉模型则通过一个逐步演化的结构化隐藏状态来传递信息，无需显式的成对比较即可捕获依赖关系。
可扩展性和效率
随着图像分辨率的提高，视频交互（ViT）的成本往往会增加，因为注意力机制在处理更多标记时扩展性较差。相比之下，状态空间模型的设计使其能够更平滑地扩展，因此对于超高分辨率图像或对效率要求较高的长视频序列来说，它们更具吸引力。
学习行为和数据需求
由于缺乏强大的内置归纳偏置，视觉Transformer模型通常需要大型数据集才能充分发挥其性能。状态空间视觉模型引入了关于序列动态的更强的结构性假设，这有助于它们在某些情况下（尤其是在数据有限的情况下）更高效地学习。
空间理解能力表现
ViTs模型擅长捕捉复杂的全局关系，因为每个组件都可以与其他组件直接交互。状态空间模型依赖于压缩内存，这有时会限制细粒度的全局推理，但由于信息能够高效地进行长距离传播，因此通常表现得非常出色。
在实际系统中的应用
由于技术成熟且工具完善，视觉变换器在许多当前的基准测试和生产系统中占据主导地位。然而，在效率和速度至关重要的边缘设备、视频处理和高分辨率应用中，状态空间视觉模型正日益受到关注。
优点与缺点
幻影变形金刚
优点
- + 高精度潜力
- + 全球高度关注
- + 成熟的生态系统
- + 非常适合用于基准测试
继续
- − 高昂的计算成本
- − 内存密集型
- − 需要大量数据
- − 扩展性差
状态空间视觉模型
优点
- + 高效扩展
- + 降低内存使用率
- + 适用于长序列
- + 硬件友好
继续
- − 不太成熟
- − 更难的优化
- − 可解释性较弱
- − 研究阶段工具
常见误解
神话
Vision Transformer 总是比更新的架构更好。
现实
ViTs在许多基准测试中表现出色，但它们并非总是最有效的选择。在高分辨率或资源受限的环境下，诸如SSM之类的替代模型在实际应用中可能优于它们。
神话
状态空间模型只是简化的Transformer模型。
现实
它们本质上是不同的。它们不采用基于注意力机制的词元混合，而是依靠连续或离散的动态系统来随时间演化表征。
神话
变形金刚像人类一样理解图像。
现实
ViTs和SSMs都学习统计模式，而非类似人类的感知。它们的“理解”基于学习到的相关性，而非真正的语义意识。
常见问题解答
为什么视觉转换器在计算机视觉领域如此受欢迎？
他们通过将自注意力机制直接应用于图像块，实现了强大的全局推理能力，从而取得了优异的性能。结合大规模训练，他们的模型在准确率方面迅速超越了许多传统的基于卷积的模型。
是什么让状态空间视觉模型更高效？
它们避免计算图像标记之间的所有成对关系。相反，它们维护一个紧凑的内部状态，这随着输入规模的增长显著降低了内存和计算需求。
状态空间模型正在取代视觉变换器吗？
目前还没有。它们更像是替代方案而非替代品。ViTs在研究和工业领域仍然占据主导地位，而SSMs则正在被探索用于对效率要求极高的应用。
哪款模型更适合处理高分辨率图像？
状态空间视觉模型通常具有优势，因为它们的计算效率会随着分辨率的提高而提高。而视觉变换器（Vision Transformer）则可能随着图像尺寸的增大而变得非常昂贵。
Vision Transformer 是否需要更多数据进行训练？
是的，通常情况下，它们在大数据集上训练时表现最佳。如果数据量不足，与那些具有更强内置结构偏差的模型相比，它们的表现可能会逊色不少。
状态空间模型能达到 Transformer 模型的精度吗？
在某些任务中，它们的性能可以接近甚至超过Transformer，尤其是在结构化或长序列场景下。然而，Transformer在许多大规模视觉基准测试中仍然占据主导地位。
哪种架构更适合视频处理？
由于状态空间模型具有顺序特性且内存占用较低，因此在视频处理方面通常效率更高。然而，如果计算资源充足，视觉Transformer模型仍然可以取得不错的效果。
未来这些模型会一起使用吗？
很有可能。目前，人们已经在探索将注意力机制与状态空间动态相结合的混合方法，以平衡准确性和效率。
裁决
由于其强大的全局推理能力和成熟的生态系统，视觉Transformer仍然是高精度视觉任务的首选。然而，当效率、可扩展性和长序列处理能力比强大的注意力机制更重要时，状态空间视觉模型则提供了一种极具吸引力的替代方案。
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