目标检测与定位 / CVPR2026
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。
域自适应状态空间模型全局局部特征对齐