Mamba+特征匹配，突破效率与性能的平衡极限，涨点起飞！

在特征匹配领域，传统方法已经刷不动指标了，不妨考虑Mamba。现在Mamba+特征匹配是块香饽饽，既能蹭上SSM的热度，又具备解决实际问题的潜力，MIT（新作MambaGlue）都在做。

它效率与精度的双重优势、强大的泛化能力，以及在轻量化需求下的极高适配性，让这方向在近半年的顶会顶刊中相当受欢迎，光CVPR25就看见不少（效率性能双UP的Jamma）。不过看样子它的“红利期”也持续不久，想发论文的同学抓紧。

如果想快速出成果，可考虑找个垂直场景（医疗/遥感优先），构建轻量级混合架构；如果想冲高区，跨模态特征匹配、轻量化动态特征选择等或许是不错的切入点。

本文整理了12篇Mamba+特征匹配前沿论文，都是2025年最新，包含一区TOP成果以及CVPR等顶会，有代码的都附上了，需要参考的同学自取~

全部论文+开源代码需要的同学看文末

JamMa: Ultra-lightweight Local Feature Matching with Joint Mamba

方法：论文提出了一种基于Mamba的超轻量级特征匹配方法JamMa，通过联合扫描和高效扫描合并策略，实现了高频交互和全局全向特征表示，大幅提升了特征匹配的性能与效率。

创新点：

• 提出Joint Mamba，通过联合扫描实现两幅图像间的高频交互。

• 设计JEGO策略，结合四向扫描和聚合器，生成全局全向特征。

• JamMa在保持高效率的同时，性能超越了传统稀疏和半密集匹配方法。

RegistrationMamba: A Mamba-based Registration Framework Integrating Multi-Expert Feature Learning for Cross-Modal Remote Sensing Images

方法：论文提出了一种基于Mamba的跨模态遥感图像配准方法RegistrationMamba，通过多方向扫描捕获全局特征，并结合多专家特征学习（MEFL）策略，从不同图像变体中提取丰富特征，显著提升了配准性能。

创新点：

• 引入Mamba架构，通过多方向交叉扫描策略以线性复杂度捕获全局上下文信息。

• 提出多专家特征学习策略，通过多个专家从不同图像变体中提取丰富特征并动态融合。

• 集成多级特征聚合模块，增强全局与局部特征的交互，提升配准精度。

MSA: MambaSemantic Alignment Networks for Remote Sensing Change Detection

方法：论文提出了一种基于Mamba架构的MSA网络，用于遥感变化检测。MSA通过语义偏移校正块对齐特征，防止错位，并通过全局依赖增强块利用Mamba建模全局特征，提升检测精度。

创新点：

• 引入语义偏移校正块，对齐深层语义特征与早期细节特征，防止特征错位导致的分类错误。

• 设计全局依赖增强块，结合Mamba架构和小波变换，显著提升全局特征建模能力。

• 在三个公共数据集上验证，MSA在关键指标上均表现出色，证明了其优越性。

FlowRAM: Grounding Flow Matching Policy with Region-Aware Mamba Framework for Robotic Manipulation

方法：论文提出了一种基于Mamba的机器人操作框架FlowRAM，通过动态半径调度实现区域感知，并利用条件流匹配技术进行高效的动作生成，显著提升了机器人操作的精度和效率。

创新点：

• 引入动态半径调度，实现从全局场景到细粒度几何细节的自适应感知。

• 结合条件流匹配，通过学习速度场直接生成动作姿态，提升推理速度。

• 利用Mamba模型的线性复杂度进行多模态信息融合，提高操作精度和效率。

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