Mamba也对yolo出手了，模型详解！（附源码地址）

主要观点总结

本文介绍了Mamba YOLO，一个基于SSM结构的目标检测模型，是对YOLO系列模型的创新尝试。该模型旨在通过引入新的模块和结构优化目标检测性能，特别关注全局感受野，并展示了在处理复杂视觉任务时的潜力。文章详细阐述了Mamba-YOLO模型架构，包括ODMamba骨架网络、PAFPN颈部结构及Head检测头部等组成部分，并介绍了模型的关键技术，如SS2D操作、LocalSpatial Block、ResGated Block等。通过实验结果和消融实验验证了Mamba-YOLO模型的有效性和优越性，与现有最先进的方法相比，Mamba-YOLO不同尺度模型都有显著改进。

关键观点总结

关键观点1: Mamba YOLO是基于SSM结构的目标检测模型，是对YOLO系列模型的创新。

Mamba YOLO模型关注全局感受野，并引入新的模块和结构优化目标检测性能。

关键观点2: Mamba-YOLO模型架构包括ODMamba骨架网络、PAFPN颈部结构及Head检测头部等组成部分。

ODMamba骨架网络包括Simple Stem模块、ODSSBlock和Vision Clue Merge模块等；PAFPN颈部结构采用PAFPN设计，用于融合和细化不同尺度的特征；Head检测头部结构分为不同尺度目标检测层。

关键观点3: Mamba-YOLO模型引入了一系列关键技术，包括SS2D操作、LocalSpatial Block、ResGated Block等。

这些技术有助于提升模型的特征提取能力、局部建模能力和鲁棒性。

关键观点4: Mamba-YOLO模型在COCO和VOC数据集上进行了实验验证，与现有最先进的方法相比，实现了显著的性能改进。

Mamba-YOLO不同尺度模型在COCO数据集上的实验结果表明，与性能最佳的微型轻量级型号相比，Mamba-YOLO的AP显著增加，同时Params和FLOPs有所减少。

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