摘要
本发明公开了一种基于改进Mamba的图片分类方法,包括获取待分类的输入图像;生成特征块矩阵;逐层提取并获得四个不同尺度的下采样双向特征图;逐步还原图像分辨率,得到对应四个不同尺度的上采样后的双向特征图;逐步还原出与输入图像相同分辨率的高分辨率特征图;多层感知模块根据类别特征块对高分辨率特征图进行特征映射,生成每个类别的概率分布;根据每个类别的概率分布,对待分类的输入图像进行分类,输出图像分类结果;本发明通过编码器的渐进式的下采样操作,逐层提取不同尺度的双向特征图,既保留了图像的全局上下文信息,又有效提取了局部细节特征,确保多尺度特征的完整性与表达能力。
技术关键词
图片分类方法
矩阵
图像
状态更新
分辨率
上采样
参数
编码器
卷积特征
局部细节特征
生成特征向量
状态空间模型
方程
非线性特征
多尺度特征
模块
解码器
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