本研究提出了一种名为“多尝试，更美味”（TMTB）的框架，旨在降低密集场景中的标注成本。通过图像修复技术和视觉状态空间模型，增强数据多样性，显著提高了在极端拥挤和低光环境下的人群计数准确性。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上超越了现有最优方案。

本研究探索了视觉状态空间模型在轻量级模型设计中的潜力，并提出了一种新的高效模型变体EfficientVMamba。实验结果表明，EfficientVMamba在各种视觉任务中取得了有竞争力的结果。

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本研究提出了一种新的高效模型变体EfficientVMamba，通过探索视觉状态空间模型在轻量级模型设计中的潜力。实验结果显示EfficientVMamba在各种视觉任务中取得了有竞争力的结果。

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