CVPR MobileMamba：精度速度双杀MobileNet

背景：移动设备等资源受限环境对高效视觉处理模型的需求日益增长，传统CNN感受野有限，Transformer计算复杂度高。研究目的：提出MobileMamba轻量化视觉网络，旨在平衡模型性能与效率，通过三阶段结构、小波变换增强和多感受野特征交互模块，提升准确率和推理速度。结论：MobileMamba在ImageNet-1K数据集上优于现有CNN、Transformer和Mamba模型，在相同计算量下实现更高准确率，或在相同性能下具有更高吞吐量，有效满足移动端视觉任务需求。