yolo mamba

### YOLO Mamba框架概述

YOLO (You Only Look Once) 是一种广泛应用于目标检测的实时算法，而Mamba系列则是在此基础上进行了优化和扩展的新一代架构。两者结合形成的YOLO Mamba旨在提升性能并适应更复杂的应用场景。

#### 主要特点

- **高效性**：通过引入SSMs（Spatial-Scale Modules），YOLO Mamba能够在保持高精度的同时减少计算量[^1]。

- **开放词汇表检测能力**：借助于Mamba-YOLO-World项目中的技术融合，该框架能够处理未见过的对象类别，从而实现更加灵活的目标识别功能[^2]。

- **情感分析增强**：FER-YOLO-Mamba展示了在面部表情识别方面的卓越表现，在不同规模的数据集上均取得了良好的效果[^3]。

- **医学图像分割支持**：VM-UNet作为视觉领域内的一个重要组成部分被集成进来，其独特的VSS block设计进一步提升了特征提取效率以及整体准确性[^4]。

### 使用方法简介

为了方便开发者快速上手YOLO Mamba，以下是基本的操作指南：

#### 安装依赖项
首先确保安装必要的Python包和其他工具链：

pip install numpy opencv-python torch torchvision torchaudio

#### 下载预训练模型权重文件
访问官方GitHub仓库获取最新版本的预训练参数，并将其放置到指定目录下以便后续加载使用。

#### 加载配置与初始化网络结构
创建一个新的Python脚本用于定义主程序逻辑，其中包含了读取配置文件、实例化神经网络对象等内容：

import mambayolo  # 假设mambayolo是封装好的API接口库名

config_path = 'path/to/config.yaml'
weights_path = 'path/to/weights.pth'

detector = mambayolo.YOLOMamba(config=config_path, weights=weights_path)

#### 执行推理过程
准备待预测图片路径列表后调用`detect()`函数完成实际的任务执行流程：

image_paths = ['img1.jpg', 'img2.png']
results = detector.detect(image_paths)

for result in results:
    print(f"Detected objects: {result['labels']}")
    print(f"With confidence scores: {result['scores']}")