연구진이 Mamba 기반의 C2PSA 대체 블록인 MambaPSA를 YOLO26에 적용했어요. PASCAL VOC 데이터셋 실험 결과, 파라미터는 2.9%, FLOPs는 12.1% 감소하고 CPU 추론 속도는 17.6% 향상됐어요.
MambaPSA는 정확도 하락 없이 CPU 추론 속도를 높여, NMS-free 경량 객체 탐지기에 SSM을 적용하는 효율적인 방법임을 보여줬어요.
P4 레벨에 BiViM 모듈을 추가했을 때 정확도가 가장 높아졌으며, 이는 SSM이 어텐션 기반 블록을 대체할 때 효율성과 정확도 사이의 균형을 맞추는 데 도움이 된다는 것을 시사합니다.