離散化策略

深度分析

Vision Mamba 離散化比較：ZOH、Bilinear（Tustin）與高階方法的精準度與效率取捨

研究從Vision Mamba出發，檢視ZOH離散化在動態視覺上的限制。文內在相同ViM框架下實作ZOH、FOH、BIL、POL、HOH、RK4六種方法，於分類、分割與偵測基準上比較準確度與訓練行為。結果顯示POL與HOH取得最高精準度，而BIL在準確與效率間提供最實用折衷。