论文题目：V2M: VISUAL 2-DIMENSIONAL MAMBA FOR IMAGE REPRESENTATION LEARNING

年份：2024

期刊会议： arXiv

代码链接：https://github.com/wangck20/V2M

现阶段存在的问题

Visual 2-Dimensional Mamba（V2M）提出的核心目的在于为视觉任务设计一种保留二维结构信息、同时具有高效状态空间建模能力的新型视觉骨干网络。其主要解决的痛点包括：

1. 二维结构信息丢失

• 问题：传统 Mamba 属于一维序列模型，视觉任务通常将图像切成 patch，并展平成序列输入，这破坏了图像的二维局部结构（如邻域相关性）。
• 解决方案：V2M 将 SSM 从 1D 扩展至 2D，直接在二维网格上对状态进行递推，分别从行和列方向考虑邻接状态，保持局部空间结构。

2. 一维 Mamba 架构的局限性

• 问题：即使采用多种扫描策略，1D Mamba 仍难以重构原始二维空间关系。
• 解决方案：V2M 使用二维状态方程，以更加自然的方式在二维栅格上传播状态（从四个角开始），避免长路径扫描对空间连贯性的破坏。

3. 提升视觉任务表现

• 问题：1D Mamba 无法充分利用图像的二维结构表示。
• 解决方案：V2M 通过二维 SSM 建模，提升模型对局部与全局视觉信息的捕捉能力，在 ImageNet、COCO、ADE20K 等任务上超越基线模型。

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相关研究

• CNN 系列：ResNet、RegNet 等
• Vision Transformers：ViT、Swin Transformer
• Visual-Mamba 系列：Vim（Zhu et al., 2024）、LocalMamba（Huang et al., 2024）
• 状态空间模型（SSM）：S4 (Gu et al.,2021a)、Mamba (Gu & Dao,2023)
• 二维 SSM 基础：Roesser Model (Kung et al.,1977)
• 视觉表示学习：
  • 监督：ResNet，MoCo 等
  • 自监督：MAE、SimCLR、BYOL 等

方法

二维状态空间模型设计：

二维状态更新方程如下：

$$\{\begin{array}{l}{h}_1^{i,j+1}=A_1{h}_1^{i,j}+A_3{h}_2^{i,j}+B_1{x}_{i,j}\\ h_2^{i+1,j}=A_2{h}_1^{i,j}+A_4{h}_2^{i,j}+B_2{x}_{i,j}\\ y_{i,j}=C_{1}h\end{array}$$