【RT-DETR涨点改进】CVPR 2025 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | 引入EfficientViM 新型轻量级视觉Mamba，高效捕捉全局依赖，适合目标检测任务

一、本文介绍

本文给大家介绍EfficientViM新型轻量级视觉Mamba改进 RT-DETR 模型！“不需要安装mamba环境也可以运行！”。EfficientViM 模块通过减少计算复杂度、优化内存使用、提升目标检测精度和加速推理，显著改进了 RT-DETR 在目标检测中的表现。适应各种目标检测场景，特别是在实时检测任务中。具体怎么使用请看全文！

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本文目录

一、本文介绍

二、EfficientViM 模块介绍

2.1 网络结构图

2.2 EfficientViM模块的作用

2.3 EfficientViM 模块的原理

2.4 EfficientViM模块的优势

​ 三、完整核心代码

 四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1🔥: rtdetr-l-EfficientViM.yaml

🚀 创新改进2🔥: rtdetr-l-HGBlock_EfficientViM.yaml

🚀 创新改进3🔥: rtdetr-l-ResNetLayer_EfficientViM.yaml

🚀 创新改进4🔥: rtdetr-r18-BasicBlock_EfficientViM.yaml

🚀 创新改进5🔥: rtdetr-r50-BottleNeck_EfficientViM.yaml

六、正常运行

二、EfficientViM 模块介绍

摘要：为了在资源受限的环境中部署神经网络，先前的工作构建了轻量级架构，利用卷积和注意力机制分别捕获局部和全局依赖关系。最近，状态空间模型 (state space model, SSM) 已经成为一种有效的全局交互操作，其优势在于在 tokens 数量上具有良好的线性计算成本。为了利用 SSM 的有效性，我们引入了 Efficient Vision Mamba (EfficientViM)，这是一种基于 hidden state mixer-based state space duality (HSM-SSD) 的新型架构，它能有效地捕获全局依赖关系，并进一步降低计算成本。通过观察到 SSD 层的运行时间受输入序列上的线性投影驱动，我们重新设计了原始的 SSD 层，以在 HSM-SSD 层中的压缩隐藏状态内执行通道混合 (channel mixing) 操作。此外，我们提出了多阶段隐藏状态融合 (multi-stage hidden state fusion) ，以增强隐藏状态的表示能力，并提供设计来缓解由内存限制操作引起的瓶颈。因此，EfficientViM 系列在 ImageNet-1k 上实现了新的最先进的速度-精度权