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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如何平衡效率与性能一直是CV的核心主线，这方面有个非常有潜力的方向：Mamba+SAM。
这对属于天然互补，Mamba提速降显存，SAM就提供强分割先验。从25年下半年开始这方向就大量出论文，到了今年正处于黄金窗口，很适合医学图像分割、遥感/红外/弱光等领域的同学做深入研究。
目前顶会顶刊上已有不少高质量文章可供参考，比如IEEE TMI的MT-SAM、ACM MM的SAMVSR...当然，光 有个方向肯定是不行的，建议多关注顶会最新论文和工业界挑战，从中找到自己感兴趣也有优势的切入点。这里我为了帮大家节省查找的时间，我给大家提供更多的发文思路和方向，大家扫码获取！！！
【IEEE TGRS】Spatial–Spectral Feature-Enhanced Mamba and SAM-Guided Hyperspectral Multiclass Change Detection
研究方法：论文提出SFMS高光谱多类变化检测方法，融合三平面门控Mamba建模空谱全局依赖、SAM生成分割先验掩码强化变化特征，并引入小波Mamba注意力模块融合频域信息，有效解决小样本类别检测不准与边缘模糊问题。
创新点：
提出三平面门控Mamba（triMamba）编码器，从空间、光谱三个维度并行建模，高效捕获高光谱图像的空谱联合特征与长程依赖。
引入SAM先验引导差异模块，利用SAM生成的变化掩码作为先验知识，显著增强变化区域特征表达，有效缓解小样本类别检测难题。
设计小波Mamba注意力解码器，结合小波变换与状态空间模型，融合高低频信息，提升小样本识别精度与边缘检测能力。
研究价值：研究提出结合三平面门控Mamba、SAM先验引导与小波Mamba注意力的高光谱多类变化检测方法，有效解决小样本类别识别难、边缘检测模糊等关键问题，为高光谱遥感变化检测提供高效、鲁棒且精准的新方案。
【IEEE TMI】MT-SAM: A Mamba-Transformer Enhanced SAM with Prior-guided Prompting for Multi-modal Prostate Cancer Delineation
研究方法：论文提出 MT-SAM，构建 Mamba-Transformer 与 SAM 融合架构，通过跨 Mamba 模块有效融合多模态 bp-MRI 特征，同时设计先验引导金字塔 Mamba 提示策略，无需人工交互即可自动生成精准提示，显著提升临床显著前列腺癌的分割精度与鲁棒性。
创新点：
设计Mamba-Transformer混合骨干网络，高效提取bp‑MRI多模态特征，并通过跨Mamba模块将特征融合至SAM编码器，增强特征表达能力。
提出先验引导金字塔Mamba提示策略，利用标注先验自动生成病灶原型提示，无需人工交互即可引导SAM精准定位病灶。
融合Mamba的长程建模优势与SAM的强分割能力，在多模态前列腺癌分割任务上显著提升精度，有效应对病灶边界模糊、形态复杂等挑战。
研究价值：研究提出 MT-SAM 模型，融合 Mamba 长程建模优势与 SAM 强大分割能力，通过多模态特征融合和自动提示生成，有效解决前列腺癌病灶边界模糊、形态复杂的难题，显著提升分割精度与临床实用性，为前列腺癌精准诊断提供高效自动的影像分析方案。
感谢各位观众的观看和支持，祝大家的论文早日accept！！
希望论文一路绿灯的朋友可以找我，我有团队，有资源，有背景，一条龙服务~~~~
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