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把Transformer换成Mamba做多模态特征融合，这几个创新点够你发篇一区了！

news 2026/6/9 1:04:20

小伙伴们好，我是小嬛。专注于人工智能、计算机视觉、AI大模型领域相关分享研究。【目标检测、图像分类、图像分割、目标跟踪等项目都可做，相关领域论文辅导也可以找我；需要的可联系（备注来意）】

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分享一个目前依然非常火热的方向：Mamba+多模态特征融合。有人问为什么不用transformer？mamba高效率的优势懂的都懂，而且在一些任务上性能表现更好。

现在这方向已经是顶会顶刊常客了，改进路线也非常清晰。当然由于超高热度，审稿趋势也在不断变化，比如你想冲高区，简单拼接就直接pass，可以重点关注对Mamba的针对性改进、混合架构设计、特定难题解决方案这些。

IEEE TMM最近那篇HCFMaNet就是个不错的例子（详见下文），感兴趣可以研读。为了帮助感兴趣的朋友高效定位创新方向，我为了给大家提供更多的发文思路和方向，大家扫码获取！！！

【IEEE TMM】HCFMaNet: A Novel Holistic Cross-modal Fusion Mamba Network for Multi-modal Medical Image Fusion

研究方法：论文提出HCFMaNet网络，以Mamba为核心，设计局部感知 Mamba (LaMa)兼顾长程依赖与局部特征建模，并通过全局跨模态融合 Mamba (HCFMa)在空间与通道双维度实现多模态医学图像特征的显式交互与高效融合。

创新点：

提出局部感知 Mamba，在建模长程依赖的同时融入局部位置关系感知，提升模态间局部 - 全局特征表达能力。
设计全局跨模态融合 Mamba，通过跨空间交互与通道交换嵌入机制，在空间与通道维度完成显式跨模态感知与交互。
构建完整的多尺度特征提取-跨模态融合-图像重建网络架构，在多模态医学图像融合任务上实现精度与效率的显著提升。
研究价值：研究提出基于 Mamba 的跨模态融合新网络，有效解决 Transformer 与传统 Mamba 在医学图像融合中局部感知弱、跨模态交互不足的问题，大幅提升融合精度与效率，为临床多模态影像分析与通用图像融合任务提供高效可行的新范式。
【AAAI 2026】Self-supervised Multiplex Consensus Mamba for General Image Fusion
研究方法：该论文提出SMC-Mamba自监督多路共识 Mamba 框架，以Mamba为基础，通过跨模态扫描强化多源特征交互，结合多路专家共识机制，并采用双层自监督对比损失强化高频细节保留，实现多模态图像高效精准融合。
创新点：
设计MAFE模态无关特征增强模块，通过自适应门控保留局部细节，结合空间-通道与频率-旋转扫描提升全局特征表达能力。
提出MCCM多路共识跨模态Mamba模块，引入跨模态扫描强化多源特征交互，以混合专家机制实现动态协作与共识融合。
构建BSCL双层自监督对比学习损失，在特征与像素双层级约束高频信息保留，不增加计算开销并提升下游任务性能。
研究价值：研究提出的SMC-Mamba为通用图像融合提供了统一高效的 Mamba 新方案，有效解决传统方法跨模态交互弱、高频细节丢失、泛化性差的问题，为红外 - 可见光、医学、多焦点等全场景融合及下游视觉任务提供统一高效方案。