Mamba+Attention+CNN 预测模型：破局长程依赖的计算机视觉新范式

目录

一、引言：从 CNN 到 Mamba 的视觉建模进化之路

二、模型关键组成部分解析

（一）CNN 基干：局部特征提取器

（二）Mamba 块：长程依赖建模核心

（三）注意力机制：特征交互增强器

三、模型创新点

四、模型原理与作用

五、优缺点对比

六、应用领域

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一、引言：从 CNN 到 Mamba 的视觉建模进化之路

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）凭借局部特征提取能力奠定了基石地位，但其在长程依赖建模上存在天然缺陷；视觉 Transformer（ViT）通过自注意力机制突破全局关联限制，却受困于O(n4)的超高计算复杂度。随着视频处理、遥感影像分析等复杂任务对长序列建模需求的激增，一种融合状态空间模型与选择性注意力的新型架构 ——Mamba+Attention+CNN 预测模型应运而生。它结合了 Mamba 的线性复杂度优势、Attention 的灵活特征聚焦能力以及 CNN 强大的局部特征提