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Mamba模型融合了CNN的并行處理優勢和RNN的長期記憶功能，有效改善了Transformer在長序列處理上的不足。與Transformer相比，Mamba更擅長提取視頻特征和構建幀間的全局聯系。雖然Mamba模型較新，在多模態視頻檢索領域的應用仍處于初步探索階段，但將其應用于文本和視頻的多模態檢索具有顯著的科研潛力。本研究基于文本視頻檢索的大模型CLIP4clip，探索使用Mamba模型替換CLIP模型中的Transformer架構，目的是對輸入向量進行更有效的信息建模。這一嘗試不僅展示了Mamba模型的實用性，也為未來的研究方向提供了新的視角。

SCRFD人臉檢測（Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection）通過訓練數據采樣和計算分布策略，旨在提高人臉檢測的效率，主要目標是低延遲、低成本和高準確度。本文對SCRFD-10g模型進行了優化和全面評測，包括在WIDER FACE的Easy/Medium/Hard條件下的準確率評估，不同尺寸人臉框的檢測精度，口罩遮擋下的人臉檢測，不同光照和分辨率條件下的表現，關鍵點檢測精度，不同得分閾值對準確度的影響，以及低質量圖片下的人臉檢測效果。全面分析SCRFD-10g模型，評估其部署和應用潛力。