Fugu-MT 論文翻訳(概要): O-Mamba: O-shape State-Space Model for Underwater Image Enhancement

論文の概要: O-Mamba: O-shape State-Space Model for Underwater Image Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12816v1
Date: Fri, 23 Aug 2024 03:33:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-26 16:09:18.576877
Title: O-Mamba: O-shape State-Space Model for Underwater Image Enhancement
Title（参考訳）: O-Mamba:O-Shape状態空間モデルによる水中画像強調
Authors: Chenyu Dong, Chen Zhao, Weiling Cai, Bo Yang,
Abstract要約: マンバ法は画像強調タスクにおいて有望な結果を得た。 O-mamba は O-shaped dual-branch network を用いて、空間情報とチャネル間情報を個別にモデル化する。ブランチ内でのマルチスケール情報の融合のためのMS-MoE,ブランチ間の空間情報とチャネル情報の相互作用のための相互促進モジュール,循環型マルチスケール最適化戦略。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.930262011501752
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Underwater image enhancement (UIE) face significant challenges due to complex underwater lighting conditions. Recently, mamba-based methods have achieved promising results in image enhancement tasks. However, these methods commonly rely on Vmamba, which focuses only on spatial information modeling and struggles to deal with the cross-color channel dependency problem in underwater images caused by the differential attenuation of light wavelengths, limiting the effective use of deep networks. In this paper, we propose a novel UIE framework called O-mamba. O-mamba employs an O-shaped dual-branch network to separately model spatial and cross-channel information, utilizing the efficient global receptive field of state-space models optimized for underwater images. To enhance information interaction between the two branches and effectively utilize multi-scale information, we design a Multi-scale Bi-mutual Promotion Module. This branch includes MS-MoE for fusing multi-scale information within branches, Mutual Promotion module for interaction between spatial and channel information across branches, and Cyclic Multi-scale optimization strategy to maximize the use of multi-scale information. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art (SOTA) results.The code is available at https://github.com/chenydong/O-Mamba.
Abstract（参考訳）: 水中画像強調(UIE)は複雑な水中照明条件のために重大な課題に直面している。近年,マンバ法は画像強調作業において有望な成果を上げている。しかしながら、これらの手法は、空間情報モデリングのみに焦点を当てたVmambaに依存しており、光波長の差分減衰による水中画像のクロスカラーチャネル依存性問題への対処に苦慮し、ディープネットワークの有効利用を制限している。本稿では,O-mambaという新しいUIEフレームワークを提案する。 O-mamba は O-shaped dual-branch network を用いて、水中画像に最適化された状態空間モデルの効率的な大域的受容場を利用して、空間的および横断的な情報を個別にモデル化する。 2つのブランチ間の情報インタラクションを強化し、マルチスケール情報を有効に活用するために、マルチスケールバイミューチュアルプロモーションモジュールを設計する。このブランチには、ブランチ内のマルチスケール情報を融合するMS-MoE、ブランチ間の空間情報とチャネル情報の相互作用を行う相互促進モジュール、マルチスケール情報の使用を最大化する循環的マルチスケール最適化戦略が含まれる。大規模な実験により,本手法はSOTA(State-of-the-art)の結果が得られ,そのコードはhttps://github.com/chenydong/O-Mambaで公開されている。

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