論文の概要: DVMSR: Distillated Vision Mamba for Efficient Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03008v1
- Date: Sun, 5 May 2024 17:34:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 15:33:57.843688
- Title: DVMSR: Distillated Vision Mamba for Efficient Super-Resolution
- Title（参考訳）: DVMSR:高効率高分解能ビジョンマンバ
- Authors: Xiaoyan Lei, Wenlong ZHang, Weifeng Cao,
- Abstract要約: 本研究では,ビジョン・マンバと蒸留戦略を組み込んだ新しい軽量画像SRネットワークであるDVMSRを提案する。
提案したDVMSRは,モデルパラメータの観点から,最先端の効率的なSR手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.551130027327461
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficient Image Super-Resolution (SR) aims to accelerate SR network inference by minimizing computational complexity and network parameters while preserving performance. Existing state-of-the-art Efficient Image Super-Resolution methods are based on convolutional neural networks. Few attempts have been made with Mamba to harness its long-range modeling capability and efficient computational complexity, which have shown impressive performance on high-level vision tasks. In this paper, we propose DVMSR, a novel lightweight Image SR network that incorporates Vision Mamba and a distillation strategy. The network of DVMSR consists of three modules: feature extraction convolution, multiple stacked Residual State Space Blocks (RSSBs), and a reconstruction module. Specifically, the deep feature extraction module is composed of several residual state space blocks (RSSB), each of which has several Vision Mamba Moudles(ViMM) together with a residual connection. To achieve efficiency improvement while maintaining comparable performance, we employ a distillation strategy to the vision Mamba network for superior performance. Specifically, we leverage the rich representation knowledge of teacher network as additional supervision for the output of lightweight student networks. Extensive experiments have demonstrated that our proposed DVMSR can outperform state-of-the-art efficient SR methods in terms of model parameters while maintaining the performance of both PSNR and SSIM. The source code is available at https://github.com/nathan66666/DVMSR.git
- Abstract（参考訳）: 効率的な画像超解法(SR)は、性能を保ちながら計算複雑性とネットワークパラメータを最小化し、SRネットワークの推論を高速化することを目的としている。
既存の最先端画像超解法は畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
Mambaは、その長距離モデリング能力と効率的な計算複雑性を活用するためにいくつかの試みがなされており、これはハイレベルな視覚タスクにおける印象的なパフォーマンスを示している。
本稿では,ビジョン・マンバと蒸留戦略を組み込んだ新しい軽量画像SRネットワークであるDVMSRを提案する。
DVMSRのネットワークは、特徴抽出畳み込み、複数のスタック化されたResidual State Space Blocks (RSSB)、再構築モジュールの3つのモジュールで構成されている。
具体的には、深部特徴抽出モジュールは、いくつかの残状態空間ブロック(RSSB)で構成され、それぞれが複数のViMM(Vision Mamba Moudles)と残接続を有する。
高い性能を保ちながら効率向上を図るため,我々はビジョン・マンバネットワークに蒸留戦略を適用した。
具体的には、教師ネットワークの豊かな表現知識を、軽量な学生ネットワークの出力のための追加の監督として活用する。
提案したDVMSRは,PSNRとSSIMの両方の性能を維持しつつ,モデルパラメータの観点から,最先端のSR手法より優れていることを示した。
ソースコードはhttps://github.com/nathan66666/DVMSR.gitで入手できる。
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