DefMamba：可变形视觉状态空间模型

基于摘要分析。DefMamba 针对视觉 Mamba 将图像按预定义扫描顺序展平成一维序列、难以充分利用空间结构的问题，提出结合多尺度骨干与 deformable mamba（DM）模块的视觉模型。其核心贡献是通过 deformable scanning（DS，可变形扫描）动态调整扫描路径，优先处理重要信息，以增强空间结构与目标细节的表征。 机制与结果：摘要将 DefMamba 称为视觉基础模型，但其预训练数据、规模与迁移设置尚未验证。动态扫描改变了特征进入序列处理的次序，而不只是采用固定遍历方式；扫描路径的生成方式、是否可微、训练目标及额外计算开销仍需正文确认。作者报告，DefMamba 在 image classification、object detection、instance segmentation 和 semantic segmentation 等视觉任务上达到领先性能；摘要未提供数据集、指标、划分或对照数值，因此目前无法评估收益幅度及不同任务间的一致性。作者称代码已开源，但材料未提供可核对的仓库地址。实验协议、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：若动态扫描能够根据输入选择有意义的邻接关系，其机制可能用于缓解 EEG 时空序列展平后电极空间关系被弱化的问题；但图像规则网格与 EEG 电极拓扑并不等价。可复用的是 SSM 序列建模与自适应扫描思路，需改造的是电极位置编码、时空扫描约束和重要性估计。低信噪比下扫描可能追随伪迹，跨被试或通道配置变化可能使路径不稳定，小数据也可能不足以学习可靠路径。一个可证伪的小实验是在同一 EEG 任务、固定跨被试划分和匹配训练预算下，仅替换固定扫描与动态扫描，比较任务指标、路径稳定性及计算开销。此项迁移并非作者已验证结果，相关 EEG 工作尚未检索确认。