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目录

一、研究背景与技术痛点

二、MambaNeXt-YOLO核心架构

1. 混合架构设计：MambaNeXt Block

2. 多尺度特征金字塔：MAFPN

3. 边缘部署优化

三、实验验证

1. 数据集与指标

2. 对比实验结果

（1）PASCAL VOC结果

（2）DOTA v1.5结果

3. 消融实验

（1）MambaNeXt Block设计

（2）MAFPN改进

四、代码实现要点

1. MambaNeXt Block核心代码

2. MAFPAN构建示例

五、创新价值与行业影响

1. 理论贡献

2. 实践价值

六、未来发展方向

七、总结

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一、研究背景与技术痛点

在无人机巡检、自动驾驶等边缘计算场景中，实时目标检测面临着双重挑战：

1. ​计算资源受限​：边缘设备（如Jetson Xavier NX）算力有限，需兼顾检测速度（≥30 FPS）
2. ​多尺度检测难题​：需同时检测毫米级零件（如螺栓）和米级目标（如车辆）

传统解决方案存在明显短板：

• ​纯CNN模型​（YOLOv8）：缺乏长距离依赖建模能力
• ​纯Transformer模型​（如DETR）