一、本文介绍
本文记录的是利用Mamba-YOLO优化YOLO26的目标检测网络模型。Mamba-YOLO模型是一种基于状态空间模型（SSM）的目标检测模型，旨在解决传统目标检测模型在处理复杂场景和长距离依赖关系时的局限性，是目前最新的发文热点。本文分成三个章节分别介绍Mamba-YOLO模型结构中各个模块的设计结构和优势，本章讲解Simple Stem模块，并在文末配置Mamba-YOLO26-T网络结构。
Mamba YOLO:SSMs-Based YOLO For Object Detection
文章目录
- 一、本文介绍
- 二、Simple Stem 模块介绍
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- 2.1 设计背景
- 2.2 设计结构
- 2.3 优势
- 三、Mamba-YOLO相关模块的实现代码
- 四、添加步骤
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- 4.1 基础环境
- 4.2 安装并编译
- 4.3 代码配置
- 五、yaml模型文件
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- 5.1 模型改进版本
- 六、成功运行结果
二、Simple Stem 模块介绍
Simple Stem模块是Mamba – YOLO模型中的一个重要组成部分，其主要作用是在模型的初始阶段对输入图像进行处理，方便后续的特征提取和目标检测。以下是对Simple Stem模块的详细介绍：
2.1 设计背景
现代Vision Transformers（ViTs）通常采用分段补丁作为初始模块，通过卷积操作将图像分割成非重叠的片段。然而，这种方法会限制ViTs的优化能力，进而影响整体性能。为了在性能和效率之间找到平衡，Mamba – YOLO提出了Simple Stem模块。
2.2 设计结构
Simple Stem模块摒弃了传统ViTs的分段补丁方式，采用了两个步长为2、核大小为3的卷积操作。
这种设计相对较为简洁，避免了复杂的图像分割过程，同时能够有效地对输入图像进行初步的特征提取和下采样操作。通过
