该模型结合Mamba和RWKV的优势，通过可学习视觉状态空间块和异构像素融合模块，增强了对复杂时空变化的感知能力。
Xu, Guoxia · Yang, Liu · 邓丽珍 · Wang, Xiaokang · 朱虎
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 2025
利用Mamba和RWKV架构，模型能够有效建模远距离依赖，从而增强对复杂时空变化的感知能力。
可学习的视觉状态空间块通过调整因子动态融合时间和掩码语义，充分利用复杂时空细节来强化变化感知。
异构像素融合模块增强了双时相属性在像素级语义域中的信息流通，改善了变化区域的表示。