論文の概要: Mamba-based Light Field Super-Resolution with Efficient Subspace Scanning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16083v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 11:28:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 19:04:12.781427
• Title: Mamba-based Light Field Super-Resolution with Efficient Subspace Scanning
• Title（参考訳）: 効率的な部分空間走査によるマンバ型光電界超解像
• Authors: Ruisheng Gao, Zeyu Xiao, Zhiwei Xiong,
• Abstract要約: 4次元光場(LF)超解像において,トランスフォーマー法は優れた性能を示した。 しかし、その二次的な複雑さは、高解像度の4D入力の効率的な処理を妨げる。 我々は,効率的な部分空間走査戦略を設計し,マンバをベースとした光場超解法 MLFSR を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.99361249764921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Transformer-based methods have demonstrated impressive performance in 4D light field (LF) super-resolution by effectively modeling long-range spatial-angular correlations, but their quadratic complexity hinders the efficient processing of high resolution 4D inputs, resulting in slow inference speed and high memory cost. As a compromise, most prior work adopts a patch-based strategy, which fails to leverage the full information from the entire input LFs. The recently proposed selective state-space model, Mamba, has gained popularity for its efficient long-range sequence modeling. In this paper, we propose a Mamba-based Light Field Super-Resolution method, named MLFSR, by designing an efficient subspace scanning strategy. Specifically, we tokenize 4D LFs into subspace sequences and conduct bi-directional scanning on each subspace. Based on our scanning strategy, we then design the Mamba-based Global Interaction (MGI) module to capture global information and the local Spatial- Angular Modulator (SAM) to complement local details. Additionally, we introduce a Transformer-to-Mamba (T2M) loss to further enhance overall performance. Extensive experiments on public benchmarks demonstrate that MLFSR surpasses CNN-based models and rivals Transformer-based methods in performance while maintaining higher efficiency. With quicker inference speed and reduced memory demand, MLFSR facilitates full-image processing of high-resolution 4D LFs with enhanced performance.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーに基づく手法は、長距離空間角相関を効果的にモデル化することで、4次元光場(LF)超解像において顕著な性能を示したが、その2次複雑さは高分解能4次元入力の効率的な処理を妨げ、推論速度が遅く、メモリコストも高い。 妥協として、ほとんどの以前の作業はパッチベースの戦略を採用しており、入力LF全体からの完全な情報を活用できない。 最近提案された選択的状態空間モデルであるMambaは、その効率的な長距離シーケンスモデリングで人気を集めている。 本稿では,効率的な部分空間走査法を設計し,マンバをベースとした光場超解法 MLFSR を提案する。 具体的には、4次元LFをサブスペースシーケンスにトークン化し、各サブスペース上で双方向走査を行う。 スキャン戦略に基づいて、グローバル情報をキャプチャするMambaベースのGlobal Interaction(MGI)モジュールと、ローカルなSpatial-Angular Modulator(SAM)を設計し、局所的な詳細を補完する。 さらに,Transformer-to-Mamba (T2M)ロスを導入し,全体的な性能を向上させる。 MLFSRはCNNベースのモデルを超え、高い効率を維持しながらTransformerベースの手法に匹敵する性能を示す。 高速な推論速度とメモリ要求の低減により、MLFSRは高性能な高解像度4D LFのフルイメージ処理を容易にする。

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