1. 一眼概览
MobileMamba 提出了一种轻量级多感受野视觉 Mamba 网络，通过三阶段网络设计和 MRFFI（Multi-Receptive Field Feature Interaction） 模块，在提升模型推理速度的同时，实现更高精度，超越现有 CNN、ViT 和 Mamba 结构。
2. 核心问题
当前轻量级视觉模型主要基于 CNN 和 Transformer：
• CNN 局部感受野限制了全局建模能力。
• Transformer 具备全局感受野，但高分辨率下计算复杂度高（O(N²)）。
• 现有 Mamba 轻量级模型虽然 FLOPs 低，但推理速度较慢。
MobileMamba 旨在：
• 优化 Mamba 的推理速度，在保证低 FLOPs 的情况下提高吞吐量。
• 增强多尺度感受野交互，兼顾长短距离特征捕获和高频细节提取。
• 适应高分辨率任务，在分类、目标检测、语义分割等任务上提升表现。
3. 技术亮点
（1）三阶段网络设计
• 通过权衡四阶段和三阶段网络，选用三阶段架构，在相同吞吐量下提升精度，或在相同精度下提升吞吐量。
（2）MRFFI（多感受野特征交互）模块
• WTE-Mamba（长程小波变换增强 Mamba）：结合全局建模与高频边缘信息提取。
• MK-DeConv（多核深度卷积）：提取不同尺度信息，增强局部感受野。
• 消除冗余身份映射（Eliminate Redundant Identity）：减少通道冗余，提高计算效率。
（3）训练 & 测试策略优化
• 知识蒸馏（Knowledge Distillation） 提高轻量级模型的学习能力。
• 扩展训练轮次（Extended Training Epochs） 进一步提升精度上限。
• 归一化层融合（Normalization Layer Fusion） 在测试时加速推理。
4. 方法框架
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MobileMamba 通过以下核心步骤优化推理和特征提取：
（1）多感受野特征交互（MRFFI）
• 通过 WTE-Mamba 进行长程信息提取，同时结合小波变换增强高频特征。
• MK-DeConv 采用不同大小的卷积核进行局部信息交互，提高多尺度感知能力。
• 通过 消除冗余身份映射 降低计算成本，提高推理速度。
（2）轻量级 Mamba 结构
• 采用三阶段设计，减少计算量，提高吞吐量。
• 结合 多方向扫描和低秩状态空间映射，提升计算效率。
（3）优化训练与推理
• 知识蒸馏：从更强的教师模型学习，提高小模型性能。
• 延长训练轮数：实验发现 300 轮未完全收敛，延长到 1000 轮可提升准确率。
• 归一化层融合：在推理时减少计算冗余，提高计算效率。
5. 实验结果速览
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MobileMamba 在多个基准测试中展现了优越性能：
✅ ImageNet-1K 分类
• MobileMamba-B4 83.6% Top-1，比 EfficientVMamba 提升 +1.8%，且推理速度提升 ×3.5 倍。
✅ 目标检测（COCO）
• Mask R-CNN：相比 EMO 提升 mAP +1.3↑，吞吐量 +57%↑。
• RetinaNet：比 EfficientVMamba 提升 mAP +2.1↑，推理速度提升 ×4.3 倍。
✅ 语义分割（ADE20K）
• Semantic FPN：比 EdgeViT 提升 mIoU +1.1↑，FLOPs 仅为其 20%。
• PSPNet：比 MobileViTv2 提升 mIoU +0.4↑，FLOPs 仅 11%。
6. 实用价值与应用
• 边缘设备视觉计算：适用于智能手机、嵌入式设备、物联网（IoT）等资源受限场景。
• 自动驾驶与监控：在高分辨率场景下提供高效视觉计算，适用于目标检测、分割任务。
• 医疗影像分析：通过多感受野特性，提取关键医学影像特征，提高诊断效率。
7. 开放问题
MobileMamba 的多感受野特征交互策略是否适用于其他任务，如视频理解或 3D 视觉？
如何进一步优化 MobileMamba 以提升 CPU/移动端推理速度？
能否结合 LoRA 或其他参数高效微调方法，提升 MobileMamba 在特定任务上的适应性？
