分享一个高潜力、高回报的研究方向（尤其在图像分割领域）：CNN+Mamba+UNet。

一方面，这种组合融合了CNN的局部特征提取能力、Mamba的全局建模能力和UNet的结构特点，实现更全面的特征理解；另一方面，这一架构凭借高效建模能力与多模态适应性，已成为遥感、医学、视频分析等领域的创新标杆，相关研究在CVPR、AAAI等顶会中占比飙升，堪称发Paper的“黄金配方”！

可见，各大顶会对这类融合模型接受度还是很高的，如果大家感兴趣，我建议就从模块设计或跨领域应用切入，结合开源代码快速验证。我这边整理好了10篇CNN+Mamba+UNet新论文可用作参考，代码也有，需要的同学速领。

全部论文+开源代码需要的同学看文末

Hetero-UNet: Heterogeneous Transformer with Mambafor Medical Image Segmentation

方法：论文提出了一种名为 Hetero-UNet 的新型混合医学图像分割模型，将 CNN、Mamba和 U-Net 结合起来，充分利用CNN的局部特征提取能力、Mamba的长距离依赖建模能力以及U-Net的编码器-解码器架构，以提升医学图像分割的性能。