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作为序列建模领域的革命性技术，Mamba以线性复杂度的长距离依赖建模能力，与多模态技术的跨维度信息整合优势形成化学反应，推动模型在准确性、鲁棒性和泛化性上实现跨越式突破。

从医疗影像的多模态诊断到工业质检的跨模态缺陷检测，从智慧城市的多源数据融合到元宇宙的沉浸式交互，技术应用版图持续裂变。学术领域更是成果井喷，如ICASSP 2025最新成果DepMamba，在多模态视频理解任务中实现计算效率与准确率的双重突破。

当前研究呈现三大黄金赛道：开发上下文感知的动态模态融合机制，探索参数共享与模型蒸馏技术构建轻量化架构，以及针对安防、医疗等垂直领域设计模态增强模块。建议研究者优先关注真实场景需求，通过任务驱动的特征选择和场景适配性创新，在细分领域寻求突破。

为助力快速切入赛道，我们精心整理了最新的前沿顶刊论文12篇，涵盖基础理论、算法优化与行业应用三大维度。希望对大家有所帮助！

全部论文+开源代码需要的同学看文末！

【论文1】MambaReID: Exploiting Vision Mamba for Multi-Modal Object Re-Identification

1.研究方法

The overall architecture of our MambaReID

论文提出的研究理论方法是 MambaReID，该方法将 RGB、NIR 和 TIR 模态图像输入三阶段 VMamba（TSV），提取多模态特征；利用密集 Mamba（DM）增强特征辨别能力；通过一致性 VMamba 融合（CVF）和一致性损失函数，融合多模态特征，最终结合标签平滑交叉熵 ID 损失和三元组损失进行训练。

2.论文创新点

• 创新架构设计：首次将Mamba引入多模态目标重识别领域，构建MambaReID框架，整合了Mamba与传统架构的优势，提升了重识别性能。

• 高效特征提取：提出的三阶段VMamba（TSV），去除了VMamba最后阶段的下采样，在降低计算复杂度的同时，有效捕捉全局上下文信息和局部细节，提取出更丰富、鲁棒的多模态特征。

• 增强特征融合：密集Mamba（DM）通过密集连接整合不同层次的特征，增强了特征的辨别能力；一致性VMamba融合（CVF）利用一致性损失函数对齐多模态特征，提升了模态聚合的粒度，使特征融合更有效 。

论文链接：https://www.mdpi.com/1424-8220/24/14/4639

【论文2】MambaPro: Multi-Modal Object Re-Identification with Mamba Aggregation and Synergistic Prompt

(a) Comparison between previous methods and MambaPro. (b) FLOPs comparison between SSM and SA.

1.研究方法

The overall framework of MambaPro.

该论文提出的研究理论方法为MambaPro ，该方法先利用并行前馈适配器（PFA）将 CLIP 预训练知识迁移到多模态目标重识别任务中；再通过协同残差提示（SRP）实现模态特定知识的协同转移和跨层聚合；最后借助 Mamba 聚合（MA）以线性复杂度整合模态内和模态间的互补信息。

2.论文创新点

Details of proposed Mamba Aggregation.

• 创新框架设计：提出全新的MambaPro框架，首次将CLIP引入多模态目标重识别，并结合Mamba聚合和协同提示微调，为该领域提供了新的研究思路。

• 高效知识迁移：开发的协同残差提示（SRP），能以较少的参数和计算量，引导多模态特征的联合学习，促进知识转移和模态间的交互 。

• 线性复杂度聚合：引入的Mamba聚合（MA），可以线性复杂度对不同模态的长序列进行建模，充分整合模态内和模态间的互补信息，提升特征的鲁棒性 。

• 性能优势显著：在三个多模态目标重识别基准数据集上进行实验，结果表明MambaPro性能卓越，验证了所提方法的有效性 。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.10707

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