采用分形扫描的可扩展视觉状态空间模型

基于摘要分析。该研究针对视觉 State Space Models（SSMs）中图像 patch 序列化可能破坏空间关系的问题，提出以分形扫描曲线替代线性扫描，旨在改善空间邻近性保持并适应不同图像分辨率。 核心机制是调整二维图像 patch 到一维序列的排列方式，使 SSM 在序列建模时更有效地利用空间结构。作者认为，现有线性扫描容易产生重复模式与偏置，而分形曲线能够保持较高的空间邻近性、减少冗余并提升复杂模式建模能力。摘要未说明具体分形曲线、扫描实现、模型结构或训练配置，因此不能进一步确定其计算与存储开销。 作者报告在图像分类、检测和分割任务中取得优于对照方法的表现，但摘要未提供数据集、划分、基线名称、指标或数值，无法量化收益或比较不同协议下的结果。实验协议、消融及统计信息尚未验证；复现需取得完整的扫描规则、分辨率适配方式、训练设置及对照配置。 平台推测（待验证）：该机制依赖 patch 的二维空间邻接关系，可为 EEG 通道×时间表示的序列化提供思路，但图像空间邻近不等同于电极间的功能关系。可复用的是扫描与序列排列模块，需改造的是电极拓扑映射和时间顺序约束；低信噪比、跨被试差异、通道布局变化及小数据可能削弱收益。一个可检验的小实验是在固定 EEG 表示、SSM 主干与训练配置下，对比线性扫描和分形扫描，使用一致的 Cross-subject 划分，检查任务指标及时间邻接是否受到破坏。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。