論文の概要: Efficient Visual State Space Model for Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14343v1
• Date: Thu, 23 May 2024 09:13:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 17:54:56.018766
• Title: Efficient Visual State Space Model for Image Deblurring
• Title（参考訳）: 画像分解のための高能率視覚状態空間モデル
• Authors: Lingshun Kong, Jiangxin Dong, Ming-Hsuan Yang, Jinshan Pan,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)は、画像復元において優れた性能を発揮している。 本稿では,画像のデブロアに対する簡易かつ効果的な視覚状態空間モデル(EVSSM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.57239834238035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs) have achieved excellent performance in image restoration. ViTs typically yield superior results in image restoration compared to CNNs due to their ability to capture long-range dependencies and input-dependent characteristics. However, the computational complexity of Transformer-based models grows quadratically with the image resolution, limiting their practical appeal in high-resolution image restoration tasks. In this paper, we propose a simple yet effective visual state space model (EVSSM) for image deblurring, leveraging the benefits of state space models (SSMs) to visual data. In contrast to existing methods that employ several fixed-direction scanning for feature extraction, which significantly increases the computational cost, we develop an efficient visual scan block that applies various geometric transformations before each SSM-based module, capturing useful non-local information and maintaining high efficiency. Extensive experimental results show that the proposed EVSSM performs favorably against state-of-the-art image deblurring methods on benchmark datasets and real-captured images.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)は、画像復元において優れた性能を発揮している。 ViTは、長い範囲の依存関係と入力依存特性をキャプチャする能力のため、CNNと比較して画像復元において優れた結果をもたらすのが一般的である。 しかし、Transformerベースのモデルの計算複雑性は画像解像度の2倍に増大し、高解像度画像復元タスクにおける現実的な魅力が制限される。 本稿では,視覚データに対する状態空間モデル(SSM)の利点を生かした,画像のデブロアリングに有効な視覚状態空間モデル(EVSSM)を提案する。 計算コストを大幅に向上させる特徴抽出にいくつかの固定方向走査を用いる既存の手法とは対照的に,各SSMモジュールの前に様々な幾何学的変換を適用し,有用な非局所情報をキャプチャし,高い効率を維持する,効率的なビジュアルスキャンブロックを開発する。 大規模な実験結果から,提案したESSMは,ベンチマークデータセットや実撮影画像の最先端画像デブロアリング手法に対して良好に動作することが示された。

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