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VideoMamba 是一个基于双向状态空间模型（Bidirectional SSM）的轻量级视频理解模型，由 OpenGVLab 开发，核心定位是可替换 ViT 的开源视频 Backbone。本指南面向新手开发者，讲解如何快速把 VideoMamba 作为骨干网络接入你的视频分类、动作识别等 PyTorch 项目，并挑选合适的预训练权重（Checkpoint）。

为什么要把 ViT 换成 VideoMamba？

传统视频 Transformer 的自注意力计算量随序列长度呈二次方增长，处理长视频时显存和速度都吃不消。VideoMamba 用 SSM（状态空间模型）替代注意力机制，带来三个开发者最关心的优势：

官方说明中明确指出其定位：An efficient backbone based on the bidirectional state space model.（基于双向状态空间模型的高效骨干网络），也就是说它天生就是"拿来替换 Backbone"的。

第一步：获取代码与预训练权重

本仓库提供 60 个官方预训练权重文件（均为 LFS 存储的大文件），配合 README.md 中的使用说明，构成完整资源。源码与权重可克隆获取：

git clone https://gitcode.com/OpenGVLab/VideoMamba

💡 权重文件通过 Git LFS 管理，克隆时请确保本地已安装git lfs，否则下载到的是指针文件而非真实权重。

模型定义在哪里？

README 给出了接入 VideoMamba 的官方指引：

• 用 VideoMamba 替换你视频任务中的 backbone：源码位于videomamba/video_sm/models/videomamba.py（VideoMamba模型定义文件）；
• 然后加载对应 Checkpoint，即可开始训练。

即"替换 backbone + 加载权重"两步，这就是无缝替换 ViT 的全部核心。

第二步：看懂 60 个 Checkpoint 的命名规则

仓库根目录下的权重文件采用统一命名：videomamba_{结构}_{数据集}_{帧数}_res{输入分辨率}.pth。学会拆解文件名，选权重就不再迷茫。

命名四要素拆解

常见 Checkpoint 速查表

📌 选型建议：不确定选哪个时，从b16+in1k+ 与你任务帧数、分辨率最接近的文件入手，再逐步对比s16（空间序列）与t16（时间序列）两种序列划分方式在下游任务上的表现。

第三步：替换 Backbone 接入你的项目

整体流程只有四步，改动点集中在"模型定义"处，数据管线基本可以沿用：

1. 引入模型：在项目中导入videomamba.py里的VideoMamba，作为你网络中的特征提取器；
2. 替换原 ViT 模块：把原代码中 Backbone（如 ViT-B/16）替换为 VideoMamba 实例，保持"输入视频/图像 Tensor → 输出特征"的接口不变；
3. 加载预训练权重：按上表挑选仓库根目录下的.pth文件，用torch.load加载并model.load_state_dict注入；
4. 微调（可选）：保留分类头等下游模块随机初始化或复用旧权重，按你的超参继续训练即可。

由于 VideoMamba 输出的是标准特征表示，你原有的分类头、检测头或检索对比损失函数都可以原样保留，无需改动任务层代码。

常见问题（FAQ）

Q1：能用于商业项目吗？注意：根据 README.md，VideoMamba 采用非商业许可（Non-commercial license），商用前请务必确认授权方式。

Q2：支持哪些任务？官方列出的主要用途为研究与图像/视频任务：图像分类、动作识别、长期视频理解、视频文本检索等。

Q3：帧数（f8~f64）怎么选？以你数据集的实际采样帧数为准，帧数不匹配的权重需要重新对齐输入维度，优先下载与帧数一致的 Checkpoint 更省事。

写在最后

把 ViT 换成 VideoMamba 的本质，就是"换掉 backbone、接上 Checkpoint"：

• 模型定义：videomamba/video_sm/models/videomamba.py
• 使用说明：README.md
• 预训练权重：仓库根目录 60 个.pth文件（命名规则见上表）

理解命名规则、按任务选对权重、保留原有任务头，三步走完，你的视频项目就完成了向 SSM Backbone 的平滑迁移。