1. 论文基本信息 (Bibliographic Information)

• 标题 (Title): MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision? (MambaOut：我们真的需要 Mamba 来处理视觉任务吗？)
• 作者 (Authors): Weihao Yu, Xinchao Wang。作者隶属于新加坡国立大学 (National University of Singapore)。
• 发表期刊/会议 (Journal/Conference): 本文为预印本 (Preprint)，发布于 arXiv。arXiv 是一个广泛使用的学术论文预印本平台，允许研究者在同行评审前分享他们的工作。
• 发表年份 (Publication Year): 2024
• 摘要 (Abstract): Mamba 是一种借鉴了循环神经网络 (RNN) 思想、采用状态空间模型 (SSM) 作为 token mixer 的新架构，旨在解决注意力机制的二次复杂度问题，并已被应用于视觉任务。然而，视觉 Mamba 模型的性能通常不如传统的卷积或基于注意力的模型。本文深入探讨了 Mamba 的本质，从概念上得出结论：Mamba 最适合具有长序列和自回归特性的任务。作者假设，对于既不具备长序列也非自回归特性的图像分类任务，Mamba 是不必要的；而对于物体检测和分割这类具有长序列特性（但非自回归）的任务，探索 Mamba 的潜力仍然有价值。为了验证这些假设，作者构建了一系列名为 MambaOut 的模型，该模型堆叠了 Mamba 模块，但移除了其核心组件 SSM。实验结果有力地支持了假设：在 ImageNet 图像分类上，MambaOut 超越了所有视觉 Mamba 模型；而在检测和分割任务上，MambaOut 的性能不及顶尖的视觉 Mamba 模型，证明了 Mamba 在长序列视觉任务中的潜力。
• 原文链接 (Source Link):
  • arXiv 链接: https://arxiv.org/abs/2405.07992
  • PDF 链接: http://arxiv.org/pdf/2405.07992v3
  • 发布状态: 预印本 (Preprint)

2. 整体概括 (Executive Summary)

• 研究背景与动机 (Background & Motivation - Why):

  • 核心问题： 近期，源于自然语言处理领域的 Mamba 架构被引入计算机视觉，旨在替代 Transformer 中的注意力机制，以解决其在处理长序列时面临的二次计算复杂度问题。然而，现有的视觉 Mamba 模型在标准视觉任务（如图像分类）上的表现并不突出，甚至落后于成熟的卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 模型。这引发了一个根本性的疑问：在视觉领域，我们真的需要 Mamba 的核心机制——状态空间模型 (SSM) 吗？
  • 重要性与空白： 如果 Mamba 的核心组件 SSM 对于某些视觉任务并非必要，那么当前的研究方向可能存在冗余。领域需要厘清 Mamba 架构的适用边界，避免盲目地将一个为特定场景（长序列、自回归语言建模）设计的工具泛化到不匹配的场景中。现有工作主要集中于如何应用 Mamba 到视觉任务，而缺乏对其必要性的批判性审视。
  • 切入点/创新思路： 本文的创新思路是做减法。作者没有尝试设计一个更复杂的视觉 Mamba 模型，而是反其道而行之，通过移除 Mamba 模块中最核心、最复杂的 SSM 组件，来检验其对视觉任务的真实贡献。这种方法遵循了奥卡姆剃刀原则 (Occam's razor)——如无必要，勿增实体。

• 核心贡献/主要发现 (Main Contribution/Findings - What):

  • 理论分析与假设提出： 论文首先从理论上分析了 Mamba 的 SSM 机制，指出其本质上是一个类 RNN 的结构，最适合处理具有长序列 (long-sequence) 和自回归 (autoregressive) 特征的任务。基于此，论文提出了两个核心假设：
    1. 对于图像分类任务（短序列、非自回归），SSM 是不必要的。
    2. 对于检测与分割任务（长序列、非自回归），SSM 可能是有益的，值得探索。
  • 提出 MambaOut 模型作为验证工具： 作者构建了 MambaOut 模型系列，其结构与视觉 Mamba 模型类似，但用简单的门控卷积网络 (Gated CNN) 模块替换了包含 SSM 的 Mamba 模块。MambaOut 本身不是为了追求性能巅峰，而是作为一个强有力的实验探针和基线 (baseline)。
  • 实验验证假设：
    • 在 ImageNet 图像分类任务上，更简单的 MambaOut 模型性能全面超越了所有现有的视觉 Mamba 模型，证实了假设1。
    • 在 COCO 物体检测和 ADE20K 语义分割任务上，MambaOut 的性能落后于顶尖的视觉 Mamba 模型，证实了假设2。
  • 为社区提供新基线： MambaOut 以其简洁性和强大的性能，为未来视觉 Mamba 模型的研究提供了一个不容忽视的、更合理的基线。

3. 预备知识与相关工作 (Prerequisite Knowledge & Related Work)

• 基础概念 (Foundational Concepts):

  • Transformer: 一种深度学习模型，其核心是自注意力机制 (Self-Attention)。它允许模型在处理序列数据（如文本或图像块）时，动态地评估序列中不同部分的重要性。Transformer 在自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 领域取得了巨大成功。
  • 注意力机制 (Attention Mechanism): Transformer 的核心组件，用于计算序列中每个元素与其他所有元素的关联权重。其主要缺点是计算量和内存占用随序列长度 $L$ 呈二次方增长，即 $O(L^2)$，这限制了其在长序列任务中的应用。
  • 状态空间模型 (State Space Model - SSM): 源自经典控制理论，用于描述动态系统。在深度学习中，它被改造为一种序列模型。SSM 通过一个隐藏状态 $h_t$ 来捕捉历史信息，并结合当前输入 $x_t$ 来生成输出 $y_t$。其计算过程是递归的，类似于循环神经网络 (RNN)，因此处理长序列时具有线性的计算复杂度 O(L) 和恒定的内存占用。
  • Mamba: 一种基于 SSM 的新型序列模型架构。它通过引入选择性机制 (selection mechanism)，使得 SSM 的参数能够根据输入动态变化，从而有效捕捉上下文信息。Mamba 在语言建模任务上表现出色，并被认为是 Transformer 的有力竞争者。
  • 自回归 (Autoregressive) vs. 非自回归 (Non-autoregressive):
    • 自回归模式下，模型的输出在第 $t$ 步只能依赖于 1 到 $t$ 步的输入，这被称为因果模式 (Causal Mode)。这种模式非常适合生成式任务，如语言模型逐字生成文本。
    • 非自回归模式下，模型的输出在任何位置都可以看到完整的输入序列，这被称为全视野模式 (Fully-visible Mode)。这种模式适合理解式任务，如图像分类或文本情感分析，因为模型需要综合全局信息来做出判断。

• 前人工作 (Previous Works):

  • 高效 Transformer (Efficient Transformers): 为了解决标准注意力机制的 $O(L^2)$ 复杂度问题，研究者提出了多种线性复杂度的注意力变体，如 Linformer、Longformer、Performer 等。这些工作与 Mamba 的目标一致，但实现路径不同。
  • 类 RNN 模型 (RNN-like Models): 近年来，RWKV 和 Mamba 等模型复兴了 RNN 的思想，它们通过精心设计实现了可并行化训练（类似 Transformer）和高效推理（类似 RNN），在长序列建模上展现了巨大潜力。
  • 视觉 Mamba 模型 (Visual Mamba Models): 受 Mamba 在 NLP 成功的启发，一系列工作（如 Vision Mamba (Vim)、VMamba、LocalMamba）尝试将其应用于视觉任务。它们通常将图像展平为序列，然后用 Mamba 模块进行处理。然而，论文指出，这些模型的性能往往不尽如人意。

• 技术演进 (Technological Evolution):

  1. CNN 时代: 卷积神经网络凭借其平移不变性和局部感知能力，主导了视觉领域多年。
  2. Transformer 兴起: Vision Transformer (ViT) 的出现表明，纯 Transformer 架构也能在视觉任务上取得优异成绩，尤其是在大规模数据预训练下。
  3. 对效率的追求: Transformer 的二次复杂度问题促使研究者探索更高效的架构，Mamba 作为其中的佼佼者进入了研究者的视野。
  4. Mamba 在视觉的应用: 研究者开始将 Mamba 移植到视觉领域，但其适用性并未得到充分论证。
  5. 本文的反思: 本文的工作正是在这个技术节点上，对 Mamba 在视觉领域的必要性进行了批判性质疑，主张根据任务特性选择合适工具。

• 差异化分析 (Differentiation):

  • 与之前试图改进视觉 Mamba 模型的工作 (Vim, VMamba 等) 不同，本文的核心是质疑 SSM 在某些视觉任务中的必要性。
  • 本文通过构建一个移除了 SSM 的简化模型 (MambaOut) 并取得更好的分类性能，直接挑战了“SSM 对视觉分类有益”这一隐含假设，这是之前工作从未做过的。

4. 方法论 (Methodology - Core Technology & Implementation Details)

本论文的核心“方法论”并非提出一个新模型，而是通过理论分析和构建一个对照模型 (MambaOut) 来验证其核心假设。

• 方法原理 (Methodology Principles):

  • Mamba 适用性分析: 论文首先分析 Mamba 的核心 SSM 机制。如下图2所示，SSM 像 RNN 一样，使用一个固定大小的隐藏状态 $h$ 来压缩历史信息。这种记忆机制是有损的，但在处理长序列时计算复杂度恒定，显示出优势。相比之下，Attention 机制保留所有历史信息，是无损的，但计算复杂度随序列增长而增长。

    该图像是示意图，展示了因果注意力（Causal attention）与类RNN模型（RNN-like）在记忆机制上的区别。因果注意力通过不断累积所有历史令牌的键值对（k,v）实现无损记忆，但计算复杂度随序列长度增加；类RNN则采用固定大小隐藏状态$h$压缩记忆，具有有损性，但计算复杂度与序列长度无关，适合长序列处理。

    此外，SSM 的递归特性决定了它天然工作在因果模式 (Causal Mode) 下，即当前时间的输出只能看到过去和现在的信息。而视觉理解任务通常需要获取全局信息，更适合全视野模式 (Fully-visible Mode)。如下图3所示，强制将 ViT 从全视野模式改为因果模式会导致性能下降。

    该图像是示意图，展示了两种token混合模式及其对图像分类性能的影响。(a) 左图为全视野模式，token输出可访问所有输入token，典型如BERT和ViT注意力机制；右图为因果模式，token输出仅依赖当前及之前的输入token，如GPT注意力和Mamba的SSM。(b) 右图柱状图显示，将ViT的注意力从全视野改为因果模式，在ImageNet分类任务上导致准确率下降，表明因果混合对于理解任务并非必要。

    基于以上两点，论文得出结论：Mamba 最适合长序列和自回归（因果）任务。

  • 视觉任务特性分析:

    1. 图像分类 (ImageNet): 输入图像尺寸通常为 $224 \times 224$，转换成 token 序列长度仅为 $14 \times 14 = 196$，属于短序列。同时，分类任务是理解任务，需要全局信息，不具有自回归特性。因此，不满足 Mamba 的适用条件。
    2. 检测与分割 (COCO, ADE20K): 输入图像分辨率更高（如 $800 \times 1280$），token 序列长度可达 4000 以上，属于长序列。但它们仍是理解任务，不具有自回归特性。因此，部分满足 Mamba 的适用条件。

• 方法步骤与流程 (Steps & Procedures):

  • MambaOut 架构设计: 为了验证上述假设，作者设计了 MambaOut 模型。其核心思想是：保留 Mamba 模块的整体结构，但移除 SSM。

  • 如下图1(a)所示，Mamba 模块可以看作是在一个门控CNN (Gated CNN) 模块的基础上增加了一个 SSM 分支。

    该图像是示意图和性能对比图：(a)分别展示了Gated CNN模块和Mamba模块的结构示意，其中Mamba模块在Gated CNN基础上增加了状态空间模型（SSM）；(b)展示了MambaOut与多种视觉Mamba模型在ImageNet分类任务上的准确率、计算量（MACs）及模型大小的对比，结果显示去除SSM的MambaOut在准确率上超越了其他Mamba模型。

  • MambaOut 模型直接使用这个基础的 Gated CNN 模块作为构建块。如下图4所示，MambaOut 采用了类似 ResNet 的层级化架构，包含4个阶段，通过堆叠 Gated CNN 模块和下采样层来构建不同大小的模型。

    该图像是示意图，展示了MambaOut视觉识别模型的总体框架和Gated CNN模块结构。（a）部分显示了输入图像经过4个阶段的层级下采样和Gated CNN块处理，通道维度逐步变化；（b）部分展示了Gated CNN块的具体结构，包含线性变换、卷积、归一化及门控机制，区别于包含SSM的Mamba块。

• 数学公式与关键细节 (Mathematical Formulas & Key Details):

  • Mamba 模块和 Gated CNN 模块的通用结构可以表示为： $$\begin{array}{rl} & X^{\prime} = \operatorname{Norm}(X), \\ & Y = (\operatorname{TokenMixer}(X^{\prime} W_1) \odot \sigma(X^{\prime} W_2)) W_3 + X, \end{array}$$

    • 符号解释:
      • $X$: 输入张量，形状为 $N \times D$ ($N$ 为 token 数， $D$ 为通道数)。
      • $\operatorname{Norm}(\cdot)$: 归一化层，如 LayerNorm。
      • $W_1, W_2, W_3$: 可学习的线性变换权重矩阵。
      • $\sigma$: 激活函数，如 GELU。
      • $\odot$: 逐元素相乘（Hadamard 积），实现门控机制。
      • $\operatorname{TokenMixer}(\cdot)$: 核心的 token 混合模块，是两者区别的关键。

  • Gated CNN 和 Mamba 的 TokenMixer 定义如下： $\mathrm{TokenMixer}_{\mathrm{GatedCNN}}(Z) = \mathrm{Conv}(Z)$ $\mathrm{TokenMixer}_{\mathrm{Mamba}}(Z) = \mathrm{SSM}(\sigma(\mathrm{Conv}(Z)))$

    • 符号解释:
      • $Z$: 经过线性变换后的中间特征。
      • $\mathrm{Conv}(\cdot)$: 卷积操作，在 MambaOut 中具体为 $7 \times 7$ 的深度可分离卷积 (depthwise convolution)。
      • $\mathrm{SSM}(\cdot)$: 状态空间模型操作，这是 Mamba 的核心，但在 MambaOut 中被移除了。

  • 通过对比以上公式，可以清晰地看到 MambaOut 所使用的 Gated CNN 模块就是 Mamba 模块去掉了 SSM 及其前置的激活函数后的简化版本。

5. 实验设置 (Experimental Setup)

• 数据集 (Datasets):

  • ImageNet-1K: 用于图像分类。这是一个大规模图像分类基准数据集，包含约130万张训练图像和5万张验证图像，共1000个类别。选择它是因为它是评估视觉骨干网络性能的黄金标准。
  • COCO 2017: 用于物体检测和实例分割。包含超过11.8万张训练图像和5000张验证图像，标注了80个物体类别。选择它是因为其场景复杂、物体尺寸多变，是评估下游任务泛化能力的常用数据集。
  • ADE20K: 用于语义分割。包含约2万张训练图像和2000张验证图像，标注了150个精细的语义类别。选择它是语义分割领域的权威基准之一。

• 评估指标 (Evaluation Metrics):

  • Top-1 准确率 (Top-1 Accuracy):

    1. 概念定义: 这是图像分类任务中最常用的指标。它衡量的是模型预测的概率最高的类别与真实标签完全一致的样本比例。Top-1 准确率越高，说明模型分类越准。
    2. 数学公式: $\text{Top-1 Accuracy} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \mathbb{I}(\hat{y}_i = y_i)$
    3. 符号解释:
       • $N$: 样本总数。
       • $y_i$: 第 $i$ 个样本的真实标签。
       • $\hat{y}_i$: 模型对第 $i$ 个样本预测的概率最高的类别。
       • $\mathbb{I}(\cdot)$: 指示函数，当内部条件为真时值为1，否则为0。

  • MACs (Multiply-Accumulate Operations):

    1. 概念定义: 衡量模型计算复杂度的指标，单位通常是 Giga-MACs (G)。它统计了模型在一次前向传播中执行的乘法和加法操作的总次数。MACs 越低，模型的计算效率越高，推理速度通常越快。
    2. 数学公式: 对于一个全连接层 $y = Wx + b$，其 MACs 约为 $D_{in} \times D_{out}$。对于一个标准卷积层，MACs 约为 $K^2 \times C_{in} \times C_{out} \times H_{out} \times W_{out}$。
    3. 符号解释: $D_{in}, D_{out}$ 为输入输出维度；$K$ 为卷积核大小；$C_{in}, C_{out}$ 为输入输出通道数；$H_{out}, W_{out}$ 为输出特征图高宽。

  • 平均精度 (Average Precision - AP):

    1. 概念定义: 这是物体检测和分割任务的核心指标。它综合评估了模型在不同置信度阈值下的精确率 (Precision) 和召回率 (Recall)。AP 值是精确率-召回率曲线下的面积。APb 指的是边界框 (bounding box) 的 AP，用于评估物体检测性能；APm 指的是掩码 (mask) 的 AP，用于评估实例分割性能。值越高，模型性能越好。
    2. 数学公式: $\mathrm{AP} = \int_0^1 p(r) dr$
    3. 符号解释:
       • $p(r)$: 精确率-召回率曲线上，当召回率为 $r$ 时的精确率。

  • 平均交并比 (mean Intersection over Union - mIoU):

    1. 概念定义: 这是语义分割任务的标准指标。它计算的是模型预测的分割区域与真实区域的交集面积除以并集面积，然后在所有类别上取平均值。mIoU 越高，表示模型的分割结果与真实情况越吻合，分割越精确。
    2. 数学公式: $$\mathrm{mIoU} = \frac{1}{C} \sum_{c=1}^{C} \frac{\text{TP}_c}{\text{TP}_c + \text{FP}_c + \text{FN}_c}$$
    3. 符号解释:
       • $C$: 类别总数。
       • $\text{TP}_c$: 类别 $c$ 的真正例（True Positives）像素数。
       • $\text{FP}_c$: 类别 $c$ 的假正例（False Positives）像素数。
       • $\text{FN}_c$: 类别 $c$ 的假反例（False Negatives）像素数。

• 对比基线 (Baselines):

  • 视觉 Mamba 模型: 包括 Vim、VMamba、LocalMamba、PlainMamba 等，这些是本文的核心比较对象，用于验证 SSM 的必要性。
  • 卷积模型 (ConvNets): 包括 ConvNeXt、VAN、InternImage 等，代表了现代高性能卷积网络。
  • 基于注意力的模型 (Attention-based Models): 包括 DeiT、Swin Transformer、FocalNet 等，代表了主流的视觉 Transformer 模型。
  • 卷积-注意力混合模型 (Hybrid Models): 包括 CAFormer、TransNeXt 等，结合了 CNN 和 Transformer 的优点，是当前性能最强的模型之一。
  • 选择这些基线是为了全面地将 MambaOut 和视觉 Mamba 模型置于当前视觉骨干网络的技术版图中进行比较。

6. 实验结果与分析

• 核心结果分析 (Core Results Analysis):

  • ImageNet 分类 (验证假设1): 以下是论文 Table 1 的转录数据。

    Model	TokenMixingType	Param(M)	Test@2242		Model	TokenMixingType	Param(M)	Test@2242
    			MAC(G)	Acc(%)				MAC(G)	Acc(%)
    ... (表格中包含大量模型，此处重点展示 MambaOut 与视觉 Mamba 模型的对比) ...
    VMamba-T [50]	Conv + SSM	22	5.6	82.2	VMamba-S [50]	Conv + SSM	44	11.2	83.5
    LocalVMamba-T [37]	Conv + SSM	26	5.7	82.7	LocalVMamba-S [37]	Conv + SSM	50	11.4	83.7
    MambaOut-Tiny	Conv	27	4.5	82.7	MambaOut-Small	Conv	48	9.0	84.1
    VMamba-B [50]	Conv + SSM	75	18.0	83.7	MambaOut-Base	Conv	85	15.8	84.2

    分析: 从转录的 Table 1 的关键对比中可以清晰地看到：

    1. MambaOut 全面超越视觉 Mamba： 在 Tiny、Small、Base 等不同模型尺寸下，MambaOut 的 Top-1 准确率均高于对应的视觉 Mamba 模型（如 VMamba, LocalVMamba）。例如，MambaOut-Small (84.1%) 比 LocalVMamba-S (83.7%) 高出 0.4%，同时计算量 (MACs) 更低 (9.0G vs 11.4G)。
    2. SSM 的负面作用： 这一结果强烈暗示，对于 ImageNet 图像分类这个短序列、非自回归任务，引入复杂的 SSM 机制不仅没有带来收益，反而可能是一种性能上的拖累。
    3. 与 SOTA 模型的差距： 论文同时指出，即便是表现最好的 MambaOut，与顶尖的卷积-注意力混合模型（如 CAFormer、TransNeXt，准确率可达 85% 以上）相比仍有差距，说明视觉 Mamba 家族整体在分类任务上尚未达到 SOTA 水平。 这些结果强有力地支持了假设1：SSM 对于图像分类并非必要。

  • COCO 检测与分割 (验证假设2): 以下是论文 Table 2 关键部分的转录数据。

    Backbone	Token Mixing Type	Metrics
    		APb	APm
    VMamba-T [50]	Conv + SSM	46.5	45.3
    LocalVMamba-T [37]	Conv + SSM	46.7	45.5
    MambaOut-Tiny	Conv	45.1	44.1
    VMamba-S [50]	Conv + SSM	48.2	46.4
    LocalVMamba-S [37]	Conv + SSM	48.4	46.5
    MambaOut-Small	Conv	47.4	46.2

    分析:

    1. MambaOut 性能落后： 在 COCO 数据集上，情况发生了反转。MambaOut 的性能（以 APb 和 APm 衡量）明显低于顶尖的视觉 Mamba 模型。例如，MambaOut-Tiny 的 APb (45.1) 比 VMamba-T (46.5) 低了 1.4 个点。
    2. SSM 的正面作用： 这表明，在处理检测和分割这类长序列任务时，SSM 的长距离依赖建模能力开始发挥作用，带来了切实的性能提升。即使任务本身不是自回归的，SSM 的线性复杂度和全局感受野优势也使其比单纯的局部卷积更有价值。 这验证了假设2：对于长序列视觉任务，探索 SSM 的潜力是值得的。

  • ADE20K 语义分割 (验证假设2): 以下是论文 Table 3 关键部分的转录数据。

    Backbone	Token Mixing Type	mIoU (MS)
    VMamba-T [50]	Conv + SSM	48.3
    LocalVMamba-T [37]	Conv + SSM	49.1
    MambaOut-Tiny	Conv	48.6
    VMamba-S [50]	Conv + SSM	50.5
    LocalVMamba-S [37]	Conv + SSM	51.0
    MambaOut-Small	Conv	50.6

    分析: 语义分割的结果与物体检测类似。MambaOut 的性能（以 mIoU 衡量）同样落后于 LocalVMamba 等模型。例如，LocalVMamba-S (51.0) 比 MambaOut-Small (50.6) 高 0.4 个点。这再次印证了 SSM 在处理高分辨率图像（即长序列）时的有效性，进一步支持了假设2。

• 消融实验/参数分析 (Ablation Studies / Parameter Analysis):

  • 本文的核心实验设计本身就可以看作是一次宏大的消融实验。作者通过“消融”掉 Mamba 模块中的 SSM 组件，直接验证了该组件在不同任务中的作用。整个 MambaOut 项目就是为了这次消融研究而设计的，其结果清晰地揭示了 SSM 在不同视觉任务中的角色差异。

7. 总结与思考 (Conclusion & Personal Thoughts)

• 结论总结 (Conclusion Summary):

  • 本文通过理论分析和实验验证，系统地探讨了 Mamba 架构在视觉任务中的必要性。
  • 核心结论： Mamba 的核心 SSM 机制最适合处理长序列和自回归任务。因此：
    1. 对于不具备这两个特性的图像分类任务，引入 SSM 是不必要的，更简单的 Gated CNN 架构 (MambaOut) 表现更佳。
    2. 对于具有长序列特性的检测和分割任务，SSM 能够带来性能增益，值得进一步研究。
  • 论文成功地为视觉 Mamba 研究划定了更清晰的适用范围，并提供了一个强有力的、更简洁的基线模型 MambaOut。

• 局限性与未来工作 (Limitations & Future Work):

  • 作者指出的局限性： 由于计算资源限制，本文仅在视觉任务上验证了 Mamba 的概念。
  • 作者提出的未来工作： 作者计划未来将这种批判性分析的思路扩展到大语言模型 (LLMs) 和大模型多模态模型 (LMMs) 领域，探索 RNN 和 Transformer 的融合。

• 个人启发与批判 (Personal Insights & Critique):

  • 启发:

    1. 回归第一性原理： 这篇论文最大的亮点在于其研究范式。它没有随波逐流地去“卷”一个更复杂的模型，而是回归到技术的第一性原理，去思考一个新工具（Mamba）的本质特性是否与应用场景（视觉任务）相匹配。这种批判性思维和“做减法”的勇气在当前深度学习研究中尤为可贵。
    2. 奥卡姆剃刀原则的重要性： MambaOut 的成功是奥卡姆剃刀原则的一次绝佳体现。在模型性能相近甚至更好的情况下，更简单的模型总是更优的选择。这提醒研究者在引入新组件时，应进行严格的必要性验证。
    3. 任务特性决定架构选择： 不存在“银弹”架构。一个在 NLP 领域大放异彩的模型，不一定能原封不动地在 CV 领域取得成功。必须深入分析任务的内在特性（如序列长度、是否自回归、局部性 vs. 全局性等），才能设计或选择最合适的模型架构。

  • 批判与改进点:

    1. “稻草人”论证的风险： 论文的论证逻辑是“移除了 SSM 的 Mamba 表现更好，所以 SSM 对分类无用”。一个潜在的反驳是：也许现有的视觉 Mamba 模型对 SSM 的应用方式还不够优化，例如图像的扫描方式（scan）、SSM 与卷积的结合方式等。本文的结论是基于当前视觉 Mamba 模型的表现，但不能完全排除未来出现一种更巧妙的 SSM 应用方式并在分类任务上取得突破的可能性。

    2. MambaOut 自身的强度： MambaOut 本质上是一个精心设计的现代卷积网络（基于 Gated CNN）。它的成功，一部分归功于 SSM 的不适用，另一部分也可能归功于 Gated CNN 架构本身就很强大。论文可以进一步做一个更纯粹的对比，比如将 MambaOut 与其他顶尖的纯卷积模型（如 ConvNeXt）在同等训练配置下进行更细致的比较，以更清晰地剥离出架构本身的优势。

    3. 对“长序列”的定义： 论文使用了一个经验公式 $L > 6D$ 来定义长序列。这个定义虽然直观，但可能不是绝对的。长序列的效应可能是一个连续谱，而非一个清晰的阈值。未来的工作可以更深入地研究序列长度对 SSM 性能影响的连续变化曲线。

       总而言之，这篇论文提出一个简单但深刻的问题，并通过清晰的逻辑和扎实的实验给出了令人信服的回答。它不仅为视觉 Mamba 的研究踩了一脚“刹车”，指明了更有价值的研究方向，更重要的是，它倡导了一种宝贵的研究精神：在追逐新技术浪潮的同时，不忘审视其根本的适用性。