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轻量化模型的技术瓶颈

        CNN 的局限性：传统 CNN（如 MobileNet）依赖局部感受野，难以捕捉长距离依赖关系，在高分辨率任务（如语义分割）中需通过增加计算量提升性能，效率低下。

        Transformer 的效率缺陷：Vision Transformer（ViT）虽能建模全局信息，但二次计算复杂度（O(N2)）在高分辨率场景下计算成本极高，限制实时性应用。

        状态空间模型（SSM）的潜力与不足：以 Mamba 为代表的 SSM 凭借线性计算复杂度（O(N)）成为新方向，但现有轻量级 Mamba 模型仅关注FLOPs，实际推理速度（Throughput）和精度不足，尤其在高分辨率下游任务中表现欠佳。

        设计兼顾高效推理与多尺度特征建模的轻量级视觉模型，解决现有方法在速度与精度上的失衡，适用于移动设备和高分辨率场景（如目标检测、语义分割）。

上面是原模型，下面是改进模型

改进后的

1. MobileMamba介绍 

        SSA 的核心理论是通过计算不同序列对应通道内的注意力权重，来聚合处理后的序列。这种设计能够捕捉不同序列间的复杂依赖关系。其理论基础源于注意力机制在深度学习中的广泛应用，注意力机制可以让模型更加关注重要的信息。在 SSA 中，通过对不同序列特征的处理和分析，计算出每个序列在不同通道上的重要程度，即注意力权重，然后根据这些权重对序列进行加权求和，从而实现对不同序列信息的有效整合 。

状态空间模型（SSM）与 Mamba 基础

        Mamba 的长距离建模：基于 SSM 的离散化状态转移，通过矩阵指数运算（A=exp(ΔA)）和卷积核展开（K）实现长序列线性复杂度建模，捕捉全局依赖。

        小波变换增强（WTE-Mamba）：引入 Haar 小波变换，将特征图分解为 ** 低频（全局结构）和高频（边缘细节）** 分量。对高频分量进行卷积后逆变换（IWT），在不显著增加计算量的前提下扩大感受野，增强边缘等细节提取能力。

2. 多感受野特征交互模块（MRFFI）：通过全局 - 局部特征融合，提升模型对多尺度上下文和细节的感知能力。

        特征三分支设计：全局分支（WTE-Mamba）：通过双向 Mamba 提取全局特征，结合小波变换增强高频细节（如公式 xGO​=xmO​+xwO​ 所示，融合全局建模与局部卷积结果）。局部分支（MK-DeConv）：采用多内核深度卷积（如 3×3、5×5、7×7）拆分通道，捕捉多尺度局部信息，通过拼接（Concat）实现跨尺度交互。恒等映射分支：保留部分通道直接输出，减少高维空间冗余，降低计算复杂度。

        MobileMamba 的结构设计聚焦于轻量化、多尺度特征融合与高效推理，整体框架简洁且层次分明，主要由以下核心部分构成：

整体架构：三阶段高效设计

        MobileMamba 采用三阶段下采样架构，区别于传统四阶段网络（如 ResNet）的早期密集下采样策略。第一阶段通过 16×16 的 PatchEmbed 模块将输入图像快速下采样至原始尺寸的 1/16（如输入 224×224 图像→14×14 特征图），后续阶段逐步加深网络深度并调整通道数（如从 Stage1 的C1​到 Stage3 的C3​）。这种设计减少了中间层的特征图尺寸，降低计算量的同时保持高推理速度 —— 实验表明，在相同吞吐量下，三阶段网络比四阶段网络 Top-1 精度高 0.4%，且模型变体覆盖从 255M 到 4.3G FLOPs 的广泛计算范围，适配不同设备需求（如移动端到 GPU 端）。

核心模块：多感受野特征交互（MRFFI）

        MRFFI 模块是 MobileMamba 的核心创新点，集成于每个网络块中，实现全局依赖建模与多尺度局部特征的高效融合：

         全局特征分支（WTE-Mamba）：输入特征的部分通道（比例为ξ，如第一阶段 0.8）通过双向 Mamba 模块进行全局建模，捕捉长距离依赖。同时，引入 Haar 小波变换将特征分解为低频（全局结构）和高频（边缘细节）分量，对高频分量进行卷积后通过逆小波变换（IWT）恢复尺寸，与 Mamba 输出相加，增强边缘等高频细节的提取能力，扩大有效感受野（ERF）。

        局部特征分支（MK-DeConv）：另一部分通道（比例为μ，如第一阶段 0.2）通过多内核深度卷积（如 3×3、5×5、7×7）拆分处理，每个分支采用不同内核尺寸捕捉多尺度局部信息，最终拼接输出，提升模型对不同大小目标或区域的感知能力。

        恒等映射分支：剩余通道直接通过恒等映射输出，减少高维空间的特征冗余，降低计算复杂度的同时维持信息完整性。

2. YOLOv11与MobileMamba的结合           

        MobileMamba 替换 YOLO backbone 时，凭借线性复杂度的状态空间模型高效捕捉全局依赖，结合多感受野模块融合高低频特征，可提升目标检测中长距离关联与多尺度目标的感知能力；其轻量化三阶段架构在保持高速推理的同时（如 GPU 吞吐量比 LocalVim 快 21 倍），分类精度达 83.6%，迁移至检测任务能显著提升 mAP，实现速度与精度的平衡。

3. MobileMamba代码部分

视频讲解：

YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve · GitHub

用一篇论文教您如何使用YOLOv11改进模块写一篇1、2区论文_哔哩哔哩_bilibili

YOLOv11模型改进讲解，教您如何修改YOLOv11_哔哩哔哩_bilibili

YOLOv11全部代码,现有几十种改进机制。

 4. MobileMamba引入到YOLOv11中

     第五：运行成功

from sympy import falsefrom ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorldif __name__=="__main__":# 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型model = YOLO(r"E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\ultralytics\cfg\models\11\yolo11_MobileMamba.yamy")\.load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data=r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml',epochs=300,imgsz=640,batch=64,# cache = False,# single_cls = False,  # 是否是单类别检测# workers = 0,# resume=r'D:/model/yolov8/runs/detect/train/weights/last.pt',amp = True)