MambaScope: Coarse-to-Fine Scoping for Efficient Vision Mamba

📄 arXiv: 2512.00647v2 📥 PDF

作者: Shanhui Liu, Rui Xu, Yunke Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-11-29 (更新: 2025-12-03)

💡 一句话要点

MambaScope：用于高效Vision Mamba的粗到细自适应推理框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: Vision Mamba 高效推理 自适应计算 动态分辨率 视觉任务

📋 核心要点

  1. 现有Vision Mamba的token缩减方法会因丢弃或压缩token表示而导致信息损失，尤其是在处理不同复杂度的图像时。
  2. MambaScope通过粗粒度推理快速处理简单图像，仅对复杂区域进行细粒度处理，从而自适应地分配计算资源。
  3. 实验结果表明，MambaScope在多种视觉任务中，相比基线Vision Mamba和现有token缩减技术，实现了更高的准确性和效率。

📝 摘要（中文）

Vision Mamba作为Vision Transformer的一种有前景且高效的替代方案已经出现，但其效率仍然受到输入token数量的根本限制。现有的token缩减方法通常采用token剪枝或合并来减少计算量。然而，它们固有地导致信息丢失，因为它们丢弃或压缩token表示。当相同的细粒度token处理被统一应用于所有图像时，无论视觉复杂性如何，这个问题都会进一步加剧。我们观察到并非所有输入都需要细粒度处理：简单的图像可以在粗分辨率下有效地处理，而只有复杂的图像才需要细化。基于这种洞察，我们提出了MambaScope，一种用于高效Vision Mamba推理的自适应框架。MambaScope首先通过将输入图像划分为大patch来执行粗粒度推理，从而显著减少token长度和计算量。当模型的预测置信度较低时，选择的区域以更精细的分辨率重新处理，以最小的额外成本恢复必要的视觉细节。这种动态分辨率分配策略允许MambaScope根据图像复杂性自适应地分配计算量，从而在不影响准确性的情况下实现高效处理。跨各种视觉任务的实验表明，MambaScope在准确性和效率方面均优于基线Vision Mamba和最先进的token缩减技术。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Vision Mamba在处理不同复杂度的图像时，计算资源分配不均的问题。现有token缩减方法，如剪枝和合并，会不可避免地造成信息损失，并且无法根据图像内容自适应地调整计算量，导致效率瓶颈。

核心思路：论文的核心思想是根据图像的视觉复杂性，动态地调整推理的分辨率。对于简单的图像，采用粗粒度的推理方式，减少token数量，降低计算成本；对于复杂的图像，则在需要精细信息的区域采用细粒度的推理方式，以保证准确性。这种自适应的策略可以在保证性能的同时，显著提高计算效率。

技术框架：MambaScope框架主要包含两个阶段：粗粒度推理阶段和细粒度推理阶段。在粗粒度推理阶段，输入图像被划分为较大的patch，减少token数量，并使用Vision Mamba进行初步预测。如果模型的预测置信度较低，则进入细粒度推理阶段。在细粒度推理阶段，选择置信度较低的区域，以更精细的分辨率重新处理，从而恢复必要的视觉细节。

关键创新：MambaScope的关键创新在于其动态分辨率分配策略。与现有方法不同，MambaScope不是对所有图像都采用相同的处理方式，而是根据图像的复杂性自适应地调整计算量。这种策略可以在保证准确性的前提下，显著提高计算效率。

关键设计：MambaScope的关键设计包括：1) 使用预测置信度作为选择需要细粒度处理区域的指标；2) 采用粗到细的分辨率策略，先进行粗粒度推理，再根据需要进行细粒度推理；3) 框架可以灵活地与不同的Vision Mamba模型结合使用，具有较强的通用性。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，MambaScope在多个视觉任务上均优于基线Vision Mamba和现有的token缩减技术。具体性能数据在摘要中有所提及，但未给出具体数值。总体而言，MambaScope在保证或提升准确率的同时，显著降低了计算成本，验证了其高效性和有效性。

🎯 应用场景

MambaScope具有广泛的应用前景，例如在资源受限的设备上部署视觉模型，如移动设备和嵌入式系统。此外，该方法还可以应用于实时视频分析、自动驾驶等需要高效推理的场景，降低计算成本，提高响应速度。未来，MambaScope的自适应推理思想可以推广到其他视觉模型和任务中。

📄 摘要（原文）

Vision Mamba has emerged as a promising and efficient alternative to Vision Transformers, yet its efficiency remains fundamentally constrained by the number of input tokens. Existing token reduction approaches typically adopt token pruning or merging to reduce computation. However, they inherently lead to information loss as they discard or compress token representations. This problem is further exacerbated when the same fine-grained token processing is uniformly applied across all images regardless of visual complexity. We observe that not all inputs require fine-grained processing: simple images can be effectively handled at a coarse resolution, while only complex ones require refinement. Based on this insight, we propose MambaScope, an adaptive framework for efficient inference for Vision Mamba. MambaScope first performs coarse-grained inference by dividing the input image into large patches, significantly reducing token length and computation. When the model's prediction confidence is low, selected regions are re-processed at a finer resolution to recover essential visual details with minimal additional cost. This dynamic resolution assignment strategy allows MambaScope to allocate computation adaptively according to image complexity, achieving efficient processing without compromising accuracy. Experiments across various vision tasks demonstrate that MambaScope outperforms both the baseline Vision Mamba and state-of-the-art token reduction techniques in terms of accuracy and efficiency.