全局局部特征对齐

DA-Mamba：学习域感知状态空间模型用于域自适应目标检测中的全局-局部对齐

DA-Mamba: Learning Domain-Aware State Space Model for Global-Local Alignment in Domain Adaptive Object Detection

用线性复杂度的状态空间模型（Mamba）替代 Transformer 的二次注意力，在骨干网络和检测头中分别插入图像级与实例级的全局建模模块，为跨域目标检测提供了一种可复用的全局-局部对齐范式，也可迁移到其他需要长程依赖的密集预测任务。