幻影曼巴

Vision Mamba标志着计算机视觉领域深度学习架构的重大变革，摆脱了Transformers模型中注意力机制的主导地位。该架构基于Mamba架构（最初为自然语言处理的高效序列建模而设计）进行改造，专门针对视觉任务进行优化。 通过运用状态空间模型（SSMs），Vision Mamba为传统自注意力层的二次复杂度提供了线性复杂度的替代方案。这使其能更高效地处理高分辨率图像，特别适用于计算资源受限的场景，或需要捕捉视觉数据中长程依赖关系而无需承担Vision Transformers（ViT）典型内存占用负担的应用场景。

Vision Mamba的工作原理

Vision Mamba的核心理念在于选择性扫描数据。传统卷积神经网络（CNN）通过局部滑动窗口处理图像，虽擅长检测纹理和边缘，却难以把握全局上下文。而Transformer模型则利用全局注意力机制将每个像素（或图像块）与其他像素关联，虽能提供卓越的上下文关联性，但随着图像分辨率提升，其计算成本急剧增加。 Vision Mamba 通过将图像展平为序列，并运用选择性状态空间进行处理，弥补了这一缺陷。该方法使模型能够将视觉信息压缩为固定尺寸的状态，在图像序列中长距离保留相关细节的同时，有效剔除无关噪声。

该架构通常采用双向扫描机制。由于图像属于二维结构，不像文本具有固有的序列性，Vision Mamba会以正向和反向（有时采用变化路径）扫描图像片段，确保无论扫描顺序如何都能理解空间关系。 这种方法使模型能够实现类似Transformer的全局感受野，但具备更快的推理速度和更低的内存占用，在ImageNet等基准测试中常能媲美最先进模型。 ImageNet等测试集上媲美顶尖水平。

实际应用

Vision Mamba的高效性使其在资源受限环境和高分辨率任务中具有高度适用性。

• 医学图像分析：在放射学等领域，分析高分辨率MRI或CT扫描图像需要检测大型图像中可能相距甚远的细微异常。Vision Mamba能够高效处理这些大型医学图像分析文件，避免了标准Transformer模型常受困的内存瓶颈问题，助力医生以高精度识别肿瘤或骨折。
• 边缘设备上的自主导航：自动驾驶汽车和无人机依赖边缘计算实时处理视频流。Vision Mamba的线性扩展特性使其能够比笨重的Transformer 更高效地处理高帧率视频输入，用于目标检测 和语义分割，从而确保在安全关键决策中实现更快的反应时间。

Vision Mamba 与 Vision Transformers (ViT)

虽然两种架构都旨在捕捉全局上下文，但在运作机制上存在根本差异。

• Transformer ViT）： 依赖注意力机制，该机制 计算每对图像块之间的关联关系。这导致计算复杂度呈二次增长（$O(N^2)$）， 意味着图像尺寸翻倍将使计算成本增加四倍。
• 视觉曼巴：采用状态空间模型（SSMs）以线性时间复杂度（$O(N)$）处理视觉符号。该模型通过持续更新的运行状态来处理新视觉片段，使其在保持可比准确度的同时，能更好地适应更高分辨率的扩展需求。

示例：高效推理工作流

虽然Vision Mamba是一种特定架构，但其效率原则与现代实时模型的目标相契合，例如： Ultralytics YOLO26寻求优化视觉任务的用户可利用 Ultralytics 平台 用于培训和部署。下面是一个使用 ultralytics 运行推理的软件包，展示了使用高度优化的视觉模型的便捷性。

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO26 model (optimized for speed and accuracy)
model = YOLO("yolo26n.pt")  # 'n' for nano, emphasizing efficiency

# Run inference on an image
results = model.predict("path/to/image.jpg")

# Display the results
results[0].show()

核心优势与未来展望

曼巴架构在计算机视觉领域的应用，标志着人工智能正朝着更具硬件感知能力的方向发展。通过降低全局注意力机制带来的计算开销，研究人员为在小型设备上部署先进人工智能代理开辟了新路径。

近期研究（如VMamba论文及 高效深度学习领域的进展）表明，这些模型有望在从视频理解 到3D物体检测等任务中取代传统骨干网络。随着研究者持续优化扫描策略并深化与卷积层的融合，Vision Mamba有望与卷积神经网络（CNNs）和Transformer模型共同成为深度学习工具箱中的标准组件。