論文の概要: Cross-Scan Mamba with Masked Training for Robust Spectral Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00629v2
• Date: Fri, 06 Dec 2024 23:30:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.678524
• Title: Cross-Scan Mamba with Masked Training for Robust Spectral Imaging
• Title（参考訳）: ロバスト分光画像用マスク付きクロススキャンマンバ
• Authors: Wenzhe Tian, Haijin Zeng, Yin-Ping Zhao, Yongyong Chen, Zhen Wang, Xuelong Li,
• Abstract要約: 本研究では,空間スペクトルSSMを用いたクロススキャンマンバ(CS-Mamba)を提案する。 実験の結果, CS-Mambaは最先端の性能を達成し, マスク付きトレーニング手法によりスムーズな特徴を再構築し, 視覚的品質を向上させることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.557804095896174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Snapshot Compressive Imaging (SCI) enables fast spectral imaging but requires effective decoding algorithms for hyperspectral image (HSI) reconstruction from compressed measurements. Current CNN-based methods are limited in modeling long-range dependencies, while Transformer-based models face high computational complexity. Although recent Mamba models outperform CNNs and Transformers in RGB tasks concerning computational efficiency or accuracy, they are not specifically optimized to fully leverage the local spatial and spectral correlations inherent in HSIs. To address this, we propose the Cross-Scanning Mamba, named CS-Mamba, that employs a Spatial-Spectral SSM for global-local balanced context encoding and cross-channel interaction promotion. Besides, while current reconstruction algorithms perform increasingly well in simulation scenarios, they exhibit suboptimal performance on real data due to limited generalization capability. During the training process, the model may not capture the inherent features of the images but rather learn the parameters to mitigate specific noise and loss, which may lead to a decline in reconstruction quality when faced with real scenes. To overcome this challenge, we propose a masked training method to enhance the generalization ability of models. Experiment results show that our CS-Mamba achieves state-of-the-art performance and the masked training method can better reconstruct smooth features to improve the visual quality.
• Abstract（参考訳）: Snapshot Compressive Imaging (SCI) は高速なスペクトルイメージングを可能にするが、圧縮された測定値から高スペクトル画像(HSI)再構成のための効果的な復号アルゴリズムを必要とする。 現在のCNNベースの手法は長距離依存のモデリングに限られているが、Transformerベースのモデルは高い計算複雑性に直面している。 最近のMambaモデルは、計算効率や精度に関するRGBタスクにおいてCNNやTransformerよりも優れているが、HSIに固有の局所的な空間的およびスペクトル的相関を十分に活用するためには、特に最適化されていない。 そこで我々はCS-Mambaと名づけられたクロススキャンマンバを提案する。 さらに、シミュレーションシナリオでは、現在の再構成アルゴリズムはよりよく機能するが、一般化能力の制限により、実際のデータに最適な性能を示す。 トレーニングプロセス中、モデルは画像の固有の特徴を捉えず、特定のノイズや損失を軽減するためにパラメータを学習し、実際のシーンに直面すると復元品質が低下する可能性がある。 この課題を克服するために,モデルの一般化能力を高めるためのマスク付きトレーニング手法を提案する。 実験の結果, CS-Mambaは最先端の性能を達成し, マスク付きトレーニング手法によりスムーズな特徴を再構築し, 視覚的品質を向上させることができた。

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