最近因为
Mamba
的出现，
目标检测领域也有了不少新突破
，比如登上Nature子刊的YOLOv5_mamba，在检测小目标方面表现SOTA。
这得益于Mamba独特的结构设计，通过引入创新的技术组件，增强模型对局部特征的捕捉能力，实现高精度的目标检测。同时，Mamba架构的灵活性和可扩展性也能显著提升目标检测的性能，为多个领域提供有效的解决方案，也
为后续的研究提供了新的思路。
为帮助大家快速get这个方向的前沿动态，搞定idea，我整理了2024新发表的
10篇
Mamba目标检测高分论文
，可参考的创新点都提炼好了，开源代码已附。
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曼巴检测
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YOLOv5_mamba: unmanned aerial vehicle object detection based on bidirectional dense feedback network and adaptive gate feature fusion
方法：
论文提出了一个名为YOLOv5_mamba的无人机空中目标检测系统，通过引入C2f模块、双向密集反馈网络和自适应门控特征融合技术，提升YOLOv5算法在小目标检测中的性能，尤其在无人机航拍图像中，通过改进特征提取和信息传递机制，实现了较高的检测精度。
创新点：
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提出双向稠密反馈网络，结合C2f模块和mamba模块，显著增强了上下文信息传递，提高了模型对小物体的检测能力。
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引入自适应门控特征融合模块，优化YOLOv5的头部部分，通过细化信息流动控制，提升了检测性能。
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该模块通过控制信息流动，提高了特征整合效率，显著增强了模型的整体检测能力。
MonoMM: A Multi-scale Mamba-Enhanced Network for Real-time Monocular 3D Object Detection
方法：
论文提出了一种用于实时单目3D目标检测的多尺度Mamba增强网络（MonoMM），引入深度感知特征增强模块（DMB）优化Mamba在单目3D物体检测中的应用，以提升模型在KITTI数据集上的检测精度和鲁棒性，填补该领域研究空白，并验证模块的“即插即用”特性能在不改变原模型结构的情况下显著提高性能。
创新点：
-
该模块通过特征聚焦和扩散机制，在不同检测尺度上分配丰富的上下文特征，有效减少噪声干扰，提高检测精度。
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将Mamba与图像上下文信息高效整合，通过自适应策略结合深度和视觉信息，显著提升检测头的性能。
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DMM: Disparity-guided Multispectral Mamba for Oriented Object Detection in Remote Sensing
方法：
论文提出了一种用于遥感领域中定向目标检测的多光谱Mamba框架（DMM）。这个框架包括一个基于Mamba的跨模态特征融合模块（DCFM），一个多尺度目标感知注意力模块（MTA），以及一个目标先验感知辅助任务（TPA）。
创新点：
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提出了基于Mamba架构的多光谱目标检测框架DMM。
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设计了DCFM模块，用于自适应融合RGB和红外图像特征。
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引入了MTA模块和TPA辅助任务，以增强对目标区域的特征表示。
Voxel Mamba: Group-Free State Space Models for Point Cloud based 3D Object Detection
