本研究介绍了多尺度视觉模型MSVMamba，结合卷积前馈网络以提升视觉任务性能。通过引入状态空间模型，开发了高效的EfficientVMamba，降低了计算复杂性并提高了准确率。此外，提出了Voxel Mamba和Vision Mamba-UNetV2，分别在3D物体检测和医学图像分割中表现出色，展示了状态空间模型在计算机视觉中的潜力。

本研究介绍了多尺度视觉模型MSVMamba及其改进版ViM，旨在提升医学图像分割性能。通过引入状态空间模型（SSM）和视觉状态空间块（VSS），在多个数据集上展示了其竞争力表现，尤其在医学图像分割任务中。EfficientVMamba模型通过优化计算复杂性，进一步提高了视觉任务的效果。

本研究介绍了多尺度视觉模型MSVMamba和PointMamba框架，利用状态空间模型（SSM）在视觉任务中实现高效建模。PointMamba通过优化几何扫描顺序，在点云分析中超越了基于transformer的模型，节省了参数和计算资源。同时，综述了SSM在多个领域的应用及其在长序列建模中的优势，强调了Mamba模型在计算机视觉中的潜力和未来研究方向。