使用Mambaout替换YOLObackbone 整合全局信息，提升遮挡目标检测中定位能力，以及小目标、多尺度近年来，Transformer 架构虽在各类任务中成为主流，但注意力机制的二次复杂度对长序列处理构成挑战。为此，类似 RNN 的模型如 Mamba 被引入，其核心是状态空间模型（SSM），旨在以线性复杂度处理长序列。然而，将 Mamba 应用于视觉任务时，其性能常不及卷积和基于注意力的模型。研究发现，Mamba 更适合兼具长序列和自回归特性的任务，而多数视觉任务（如图像分类）并不满足这些特性。基于此，研究者提出 MambaOut，通过移除 Mamba 块中的 SSM，仅保留门控 CNN 结构，验证 SSM