論文の概要: Dual Hyperspectral Mamba for Efficient Spectral Compressive Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00449v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 14:14:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 06:55:04.515313
• Title: Dual Hyperspectral Mamba for Efficient Spectral Compressive Imaging
• Title（参考訳）: Dual Hyperspectral Mamba を用いた高能率分光圧縮イメージング
• Authors: Jiahua Dong, Hui Yin, Hongliu Li, Wenbo Li, Yulun Zhang, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan,
• Abstract要約: 本稿では,グローバルな長距離依存関係と局所的コンテキストの両方を探索し,効率的なHSI再構成を実現するために,DHM(Dual Hyperspectral Mamba)を提案する。 具体的には、DHMは複数の双対超スペクトルS4ブロック(DHSB)から構成され、元のHSIを復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.35787741640749
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep unfolding methods have made impressive progress in restoring 3D hyperspectral images (HSIs) from 2D measurements through convolution neural networks or Transformers in spectral compressive imaging. However, they cannot efficiently capture long-range dependencies using global receptive fields, which significantly limits their performance in HSI reconstruction. Moreover, these methods may suffer from local context neglect if we directly utilize Mamba to unfold a 2D feature map as a 1D sequence for modeling global long-range dependencies. To address these challenges, we propose a novel Dual Hyperspectral Mamba (DHM) to explore both global long-range dependencies and local contexts for efficient HSI reconstruction. After learning informative parameters to estimate degradation patterns of the CASSI system, we use them to scale the linear projection and offer noise level for the denoiser (i.e., our proposed DHM). Specifically, our DHM consists of multiple dual hyperspectral S4 blocks (DHSBs) to restore original HSIs. Particularly, each DHSB contains a global hyperspectral S4 block (GHSB) to model long-range dependencies across the entire high-resolution HSIs using global receptive fields, and a local hyperspectral S4 block (LHSB) to address local context neglect by establishing structured state-space sequence (S4) models within local windows. Experiments verify the benefits of our DHM for HSI reconstruction. The source codes and models will be available at https://github.com/JiahuaDong/DHM.
• Abstract（参考訳）: 深部展開法は、スペクトル圧縮画像における畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーによる2次元計測から3次元ハイパースペクトル画像(HSI)の復元において顕著な進歩を遂げている。 しかし、グローバルな受容場を用いて長距離依存を効率的に捉えることはできないため、HSI再構成の性能は著しく制限される。 さらに,これらの手法は,Mambaを直接利用してグローバルな長距離依存関係をモデル化するための2次元特徴写像を1次元シーケンスとして展開する場合,局所的文脈無視に悩まされる可能性がある。 これらの課題に対処するために,グローバルな長距離依存関係とローカルコンテキストの両方を探索し,効率的なHSI再構成を実現するために,DHM(Dual Hyperspectral Mamba)を提案する。 CASSIシステムの劣化パターンを推定するために情報的パラメータを学習した後、線形射影を拡大し、雑音レベル(DHM)を提供する。 具体的には、DHMは複数の双対超スペクトルS4ブロック(DHSB)から構成され、元のHSIを復元する。 特に、各DHSBは、大域的受容場を用いて高分解能HSI全体にわたる長距離依存関係をモデル化するグローバルハイパースペクトルS4ブロック(GHSB)と、ローカルウィンドウ内に構造化状態空間シーケンス(S4)モデルを確立することで、局所的コンテキスト無視に対処するローカルハイパースペクトルS4ブロック(LHSB)を含む。 HSI再建におけるDHMの有用性を検証する実験を行った。 ソースコードとモデルはhttps://github.com/JiahuaDong/DHM.comで入手できる。

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