PPMambaのアーキテクチャにおいて、ピラミッド型の畳み込みブロックとオムニ方向状態空間モデルの組み合わせ以外にも、いくつかの代替的なアプローチが考えられます。例えば、マルチスケールの特徴抽出を行うために、異なる解像度の画像を同時に処理するアプローチが挙げられます。この方法では、低解像度の画像から大域的な情報を抽出し、高解像度の画像から局所的な詳細を捉えることができます。
また、注意機構（Attention Mechanism）を利用することで、重要な特徴に焦点を当てることも可能です。特に、自己注意機構を用いることで、画像内の異なる領域間の関係を学習し、重要な局所的特徴を強調することができます。さらに、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いたアプローチも考えられます。GNNは、画像内のピクセルをノードとして扱い、隣接するピクセル間の関係をモデル化することで、局所的および大域的な情報を同時に捉えることができます。