論文の概要: MambaIRv2: Attentive State Space Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15269v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 12:45:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:16.279469
• Title: MambaIRv2: Attentive State Space Restoration
• Title（参考訳）: MambaIRv2: Attentive State Space Restoration
• Authors: Hang Guo, Yong Guo, Yaohua Zha, Yulun Zhang, Wenbo Li, Tao Dai, Shu-Tao Xia, Yawei Li,
• Abstract要約: 本稿では,空間復元モデルに到達するために,MambaとViTsに似た非因果モデリング能力を備えたMambaIRv2を提案する。 具体的には、提案された注意状態空間方程式は、スキャンされたシーケンスを超えることができ、単一のスキャンで画像の展開を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.4452232356586
• License:
• Abstract: The Mamba-based image restoration backbones have recently demonstrated significant potential in balancing global reception and computational efficiency. However, the inherent causal modeling limitation of Mamba, where each token depends solely on its predecessors in the scanned sequence, restricts the full utilization of pixels across the image and thus presents new challenges in image restoration. In this work, we propose MambaIRv2, which equips Mamba with the non-causal modeling ability similar to ViTs to reach the attentive state space restoration model. Specifically, the proposed attentive state-space equation allows to attend beyond the scanned sequence and facilitate image unfolding with just one single scan. Moreover, we further introduce a semantic-guided neighboring mechanism to encourage interaction between distant but similar pixels. Extensive experiments show our MambaIRv2 outperforms SRFormer by \textbf{even 0.35dB} PSNR for lightweight SR even with \textbf{9.3\% less} parameters and suppresses HAT on classic SR by \textbf{up to 0.29dB}. Code is available at \url{https://github.com/csguoh/MambaIR}.
• Abstract（参考訳）: マンバをベースとした画像復元バックボーンは、最近、グローバルレセプションと計算効率のバランスをとる大きな可能性を証明している。 しかし、各トークンがスキャンされたシーケンスの前のトークンにのみ依存するマンバの因果モデリング制限は、画像全体にわたるピクセルのフル活用を制限し、画像復元における新たな課題を提示している。 本研究では,マンバにViTsに似た非因果モデリング能力を持たせ,注意状態空間復元モデルに到達させるMambaIRv2を提案する。 具体的には、提案された注意状態空間方程式は、スキャンされたシーケンスを超えることができ、単一のスキャンで画像の展開を容易にする。 さらに,遠隔でも類似の画素間の相互作用を促進するために,セマンティック誘導近傍機構を導入する。 広汎な実験により、我々のMambaIRv2 は、軽量SRに対して \textbf{even 0.35dB} PSNR でSRFormer を上回り、 \textbf{9.3\% のパラメータを持つ場合であっても、従来の SR 上で \textbf{up to 0.29dB} で HAT を抑える。 コードは \url{https://github.com/csguoh/MambaIR} で入手できる。

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