【报告内容】

汇报人：姚陈成

汇报单位：河海大学

主题：GroupMamba: Efficient Group-Based Visual State Space Model

1、Introduction

2、Method

3、Experiment

4、Conclusion

【报告总结】

1.待解决的问题描述

固定的按通道等分并分配到固定方向，可能限制跨通道、跨方向的细粒度交互与表达效率；当前 CAM 虽然缓解，但并非等价于完全自由的通道混合。

2.相关创新方案

提出 Modulated Group Mamba、设计 Channel Affinity Modulation（CAM）、引入蒸馏式训练。

3.实验总结

经过模块化设计与蒸馏稳定化，GroupMamba 系列在多项视觉基准上实现了参数、计算效率与准确率的良好平衡，验证了分组多方向 SSM 在视觉建模中的实用性。

4.未来工作

我们的研究主要集中在图像分类、⽬标检测和分割上。为进⼀步验证和拓展我们方法的泛化能力，我们旨在探索更多下游任务，如视频识别和时间序列数据应用。在这些情境中评估调制组曼巴层将有助于发现其潜在的益处和局限性，提供更深入的⻅解并指导进⼀步的改进。

报告时间：2025年10月10日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

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