主要观点总结
MobileMamba是一种轻量级的神经网络模型，旨在平衡效率和效果，特别适用于资源受限的环境。该模型基于Mamba状态空间模型，提出了三阶段网络和高效多感受野特征交互（MRFFI）模块来提高推理速度和准确率。此外，通过训练和测试策略，MobileMamba在分类任务以及高分辨率输入的下游任务中表现出良好的性能和效率。
关键观点总结
关键观点1: MobileMamba的提出背景
随着移动设备的普及，资源受限环境中对高效、快速且准确的视觉处理需求日益增长。开发轻量化模型有助于显著降低计算和存储成本，提升推理速度，从而拓展技术的应用范围。
关键观点2: MobileMamba的主要特点
MobileMamba通过结合CNN和Transformer的优点，实现了全局和局部感受野的结合。它采用了三阶段网络设计，提高了推理速度。同时，通过高效多感受野特征交互（MRFFI）模块，融合了多尺度多感受野信息，加强了高频细节特征提取。
关键观点3: MobileMamba与现有方法的比较
与基于CNN和ViT的方法相比，MobileMamba在效率和效果上取得了更好的平衡。在同等吞吐量下，MobileMamba的准确率更高。此外，它在下游任务上的实验结果表明，该方法在高分辨率输入情况下也具有良好的性能和效率。
关键观点4: MobileMamba的实验结果
MobileMamba在ImageNet-1K数据集上的Top-1准确率最高可达83.6%，且速度是LocalVim的21倍、EfficientVMamba的3.3倍。在下游任务目标检测、实力分割、语义分割等任务上，也验证了该方法的有效性。
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MobileMamba投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 浙大、腾讯优图、华中科技大学的团队，提出 轻量化MobileMamba ！ 既良好地平衡了效率与效果，推理速度远超现有基于Mamba的模型。 一直以来，轻量化模型研究的主阵地都在CNN和Transformer的设计。 但CNN的局部有效感受野在高分辨率输入时，难以获得长距离依赖；尽管Transformer有着全局建模能力，但是其平方级计算复杂度，限制了其在高分辨率下的轻量化应用。 最近的状态空间模型如Mamba，因其线性计算复杂度和出色的效果被广泛用在视觉领域。 然而，基于Mamba的轻量化模型虽然FLOPs低，但是实际的吞吐量极低。 △ 最近基于CNN/Transformer/Mamba方法的效果 vs. FLOPs对比 团队 首先在粗粒度上 设计了三阶段网络显著提升推理速度。 随后在细粒度上 提出了高效多感受野特征交互 （MRFFI） 模块包含长距离小波变换增强Mamba （
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