“大二发CVPR，大三收割NeurIPS，斯坦福PhD直录”——社交平台上，顶尖高校学霸的履历正在制造一场集体恐慌：本科生人均顶会成为“新常态”。
聪明的本科生已发完3篇顶会，而智力正常的博士6年难产，光拒信就收到13封，第一篇论文还没接收……
扎心……本科生课业压力巨大，博士生有4,5年时间全天科研，这么长的时间差距都弥补不了的鸿沟究竟是什么？
大家是不是都感觉写学术论文真是无从下手啊！
写文章之初最难的是找到一个充满创新点的idea，这是非常重要的。
有人说小目标检测不好做了？可不见得，作为目标检测领域的硬骨头，它在2025年依然充满挑战与机遇，妥妥的“学术富矿”，充满了可以发顶刊的idea。
虽然传统CNN和Transformer方案已经卷出天际，但Mamba架构的横空出世给这个领域注入了新活力——它的线性复杂度优势和长序列建模能力，简直就是为小目标的”像素级定位“和”上下文依赖“难题量身定制的！
目前最火的创新方向集中在：
1）Mamba的视觉空间建模改进（比如双向扫描策略）
2）多尺度特征融合的轻量化设计
3）与动态卷积的混合架构
4）针对小目标的序列化数据增强
尤其推荐关注Mamba+扩散模型的跨模态方案，既蹭上大模型热度，又能真正解决小目标检测中的噪声敏感问题，现在入场正当时，毕竟SSM（状态空间模型）在CV领域的屠榜才刚刚开始！
仅仅依靠不讲究策略和效率的“努力”是发不出来高水平论文的。
做科研难出结果的原因，只有一个：没有正确的科研领路人！
孙伟教授以首席科学家身份加盟问舟科技，为全球学子铺就一条‘顶会论文高速路’。
在顶尖导师的系统指导下，精准掌握顶会顶刊的选题策略、创新点提炼方法与结构化写作范式，可显著缩短高水平论文产出周期。
通过3-6个月的针对性训练，高效完成一篇CCF/SCI论文并非难事，而是方法论驱动的必然结果。
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1
Mamba嵌套结构的高效红外小目标检测
MiM-ISTD: Mamba-in-Mamba for Efficient Infrared Small-Target Detection
方法：论文提出了一种名为MiM-ISTD的嵌套Mamba结构，用于高效红外小目标检测（ISTD）。该方法通过外层Mamba块和内层Mamba块分别捕获全局和局部特征，将图像划分为“视觉句子”和“视觉单词”，从而在保持线性复杂度的同时，实现对局部特征的精细建模。
创新点：
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设计了Mamba-in-Mamba结构，外层Mamba块处理全局特征，内层Mamba块处理局部特征，显著提升了小目标的检测精度。
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通过共享网络计算视觉单词间的关系，以极小的计算开销实现了局部特征的精细化建模。
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实验表明，MiM-ISTD在NUAA-SIRST和IRSTD-1k数据集上表现优异，推理速度比现有方法快8倍，GPU内存占用减少62.2%。
2
基于Mamba与CNN的多模态遥感目标检测
RemoteDet-Mamba: A Hybrid Mamba-CNN Network for Multi-modal Object Detection in Remote Sensing Images
方法：论文提出了一种名为RemoteDet-Mamba的新型多模态无人机遥感目标检测框架。该框架结合了Siamese CNN网络和跨模态融合Mamba（CFM）模块，通过CNN提取多尺度局部特征，并利用Mamba的选择性扫描机制（SS2D）在四个方向上进行全局特征融合，实现了对密集分布小目标的高效检测。
创新点：
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设计了CFM模块，基于Mamba的选择性扫描机制，在四个方向上对多模态特征进行全局扫描和融合，显著提升了小目标的区分能力。
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结合CNN的局部特征提取能力和Mamba的全局建模优势，在保持线性计算复杂度的同时，实现了高效的多模态特征融合。
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在DroneVehicle数据集上的实验表明，RemoteDet-Mamba的mAP达到81.8%，优于现有方法，同时保持了较低的参数量和较高的检测速度（24.01 FPS）。
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3
基于Mamba的红外小目标检测
IRMamba: Pixel Difference Mamba with Layer Restoration for Infrared Small Target Detection
创新点：
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设计了PDMamba模块，通过像素差分信息增强局部细节表示，同时利用空间分布函数区分目标和背景干扰。 -
提出LRM模块，通过双向梯度下降和交叉近端映射，实现噪声抑制和目标层的精细重建。 -
在多个公开数据集上的实验表明，IRMamba在客观指标和主观评估上均优于现有方法。
4
运动与位移信息学习的红外小目标检测
MOCID: Motion Context and Displacement Information Learning for Moving Infrared Small Target Detection
方法：论文提出了一种名为MOCID的新型模型，用于动态红外小目标检测（MIRSTD）。该方法通过傅里叶启发的时空注意力（FISTA）和位移感知Mamba模块（DAM），分别从片段级别和帧级别捕捉运动上下文和位移信息，显著提升了动态目标的检测性能。
创新点：
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设计了FISTA模块，通过傅里叶变换和可学习滤波器捕获运动上下文，并动态调整空间特征提取。
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提出DAM模块，利用时间插值和差分感知扫描技术，建模帧间位移信息，增强对动态目标的感知能力。
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在IRDST和DAUB数据集上的实验表明，MOCID在检测精度和效率上均优于现有方法，实现了速度与精度的平衡。
5
频谱交互Mamba
SMILE: Spatial-Spectral Mamba Interactive Learning for Infrared Small Target Detection
方法：论文提出了一种名为SMILE（Spatial-Spectral Mamba Interactive Learning）的网络，用于红外小目标检测（IRSTD）。该方法通过透视变换重构数据，结合Mamba的多方向扫描机制，利用空间Mamba和频谱Mamba协同提取小目标的显著性特征和高频属性。此外，设计了双路径聚合网络（DPA）和混合表示学习模块（HRLM），以高效融合特征并优化局部细节。
创新点：
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提出透视变换技术，将异构背景低秩化并突出小目标，使其与Mamba的多方向扫描机制相匹配，从而增强长程依赖捕捉能力。
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设计空间-频谱交互SSM模块，通过空间Mamba和频谱Mamba分别提取小目标的显著性和高频特征，提升特征维度。 -
引入DPA网络，通过选择性注意力策略减少模型冗余，同时保持检测性能；HRLM模块则通过多粒度特征融合优化局部特征。
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论文全链路精工：
导师深度介入每个环节——文献缺口定位→创新点工业化提炼→顶刊叙事框架搭建→投稿返修策略。
超千次迭代的学术SOP：
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配额告急警报：
大牛导师带教配额受科研精力限制（通常≤3人/年），剩余可匹配席位仅剩3个。
这些导师还有很多极具创新性的选题和idea，可以直接给你，直接就是一篇顶会顶刊。
上面这一批背景强大、经验丰富的导师，由孙伟教授亲自把关，是保证你能真正拿到结果的核心因素。他们已经帮助过过上万名学生，年均辅导学生中稿1000多篇SCI/CCF高水平论文，学生好评率99%。
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很多学员会问：你们是如何保录的？
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选择问舟，即选择对学术生涯的负责态度。
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常见问题
Q：我是零基础，也可以发表一篇论文吗？
A：可以。无论是EI还是SCI/CCF，零基础的同学都可以报名，只要跟着我们的安排，认真上课，按时完成作业，就一定可以发表。
Q：怎么能保障我的录用结果？
A：我们是科研辅导行业唯一的IEEE终身教授实名制领衔机构，公司拥有超2000+位人工智能专家，赋能广大科研工作者。
Q：除了获得一篇高水平论文，还能获得什么？
A：优秀学员可获清北/MIT 等名校推荐信，推荐到实验室实习；表现突出的直接内推阿里达摩院、华为诺亚方舟等企业研发岗 —— 发论文只是起点！
Q：报名服务流程怎么样的？
A：扫码填写咨询单→符合报名要求学术顾问老师会添加微信→匹配导师→导师Meeting审核→签署协议→科研辅导开始→论文发表推荐→论文被录用。
Q：收费是怎么样的？
A：我们会根据你的情况给你做详细的介绍，以及如何帮助你达到你的目标。填完咨询表后，学术顾问会根据你的发文目标做详细报价。
Q：你们可以帮我代笔吗？
A：不可以，我们不‘代写’，只‘带飞’——用清北/MIT推荐信和名企内推，定义科研的终点是星辰大海。
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（文：PaperAgent）