一种基于零样本曼巴模型的图像识别方法

本发明公开了一种基于零样本曼巴模型的图像识别方法，通过四种图像扫描策略确保了特征图中的每个元素都能够整合来自不同方向的信息。采用状态空间模型，特别是曼巴，对特征进行运算处理。使模型能够保持在保持线性计算复杂度的同时，对输入有着全局视野。在三个经典的图像分类数据集CUB，SUN和AWA2的传统零样本基准测试上得到，比传统ResNet、ViT模型提取的特征拥有更好的性能。证明本方法可以通过学习已见类图像的先验知识，并且利用曼巴模型的对全局图像特征进行学习，从而精确的识别未见类图像。