論文の概要: CMamba: Learned Image Compression with State Space Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04988v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 15:07:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:48.779382
• Title: CMamba: Learned Image Compression with State Space Models
• Title（参考訳）: CMamba: 状態空間モデルによる画像圧縮の学習
• Authors: Zhuojie Wu, Heming Du, Shuyun Wang, Ming Lu, Haiyang Sun, Yandong Guo, Xin Yu,
• Abstract要約: 本稿では,コンボリューションと状態空間モデル(SSM)をベースとした画像圧縮フレームワークを提案する。 具体的には、CMambaはContent-Adaptive SSM(CA-SSM)モジュールとContext-Aware Entropy(CAE)モジュールの2つの重要なコンポーネントを紹介している。 実験の結果,CMambaは高い速度歪み性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.10785880342252
• License:
• Abstract: Learned Image Compression (LIC) has explored various architectures, such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and transformers, in modeling image content distributions in order to achieve compression effectiveness. However, achieving high rate-distortion performance while maintaining low computational complexity (\ie, parameters, FLOPs, and latency) remains challenging. In this paper, we propose a hybrid Convolution and State Space Models (SSMs) based image compression framework, termed \textit{CMamba}, to achieve superior rate-distortion performance with low computational complexity. Specifically, CMamba introduces two key components: a Content-Adaptive SSM (CA-SSM) module and a Context-Aware Entropy (CAE) module. First, we observed that SSMs excel in modeling overall content but tend to lose high-frequency details. In contrast, CNNs are proficient at capturing local details. Motivated by this, we propose the CA-SSM module that can dynamically fuse global content extracted by SSM blocks and local details captured by CNN blocks in both encoding and decoding stages. As a result, important image content is well preserved during compression. Second, our proposed CAE module is designed to reduce spatial and channel redundancies in latent representations after encoding. Specifically, our CAE leverages SSMs to parameterize the spatial content in latent representations. Benefiting from SSMs, CAE significantly improves spatial compression efficiency while reducing spatial content redundancies. Moreover, along the channel dimension, CAE reduces inter-channel redundancies of latent representations via an autoregressive manner, which can fully exploit prior knowledge from previous channels without sacrificing efficiency. Experimental results demonstrate that CMamba achieves superior rate-distortion performance.
• Abstract（参考訳）: Learned Image Compression (lic)は、圧縮効率を達成するために、画像コンテンツ分布のモデル化において、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーなどの様々なアーキテクチャを探索してきた。 しかし、計算量が少ない(計算量、パラメータ、FLOP、レイテンシ)にもかかわらず、高速な歪み性能を実現することは依然として困難である。 本稿では,コンボリューションと状態空間モデル(SSM)をベースとした画像圧縮フレームワーク「textit{CMamba}」を提案する。 具体的には、CMambaはContent-Adaptive SSM(CA-SSM)モジュールとContext-Aware Entropy(CAE)モジュールの2つの重要なコンポーネントを紹介している。 まず、SSMは全体的なコンテンツモデリングに優れるが、高周波の詳細を欠く傾向にあることを示した。 対照的に、CNNは局所的な詳細を捉えるのに長けている。 そこで我々は,CA-SSMモジュールを提案する。CA-SSMモジュールは,SSMブロックが抽出したグローバルコンテンツとCNNブロックが取得したローカル詳細を,エンコーディングとデコードの両方の段階で動的に融合することができる。 その結果、圧縮時に重要な画像内容がよく保存される。 第二に,提案するCAEモジュールは符号化後の潜在表現における空間的およびチャネル的冗長性を低減するように設計されている。 具体的には、我々のCAEはSSMを活用し、潜在表現における空間内容のパラメータ化を行う。 CAEはSSMの利点を生かして空間圧縮効率を大幅に向上し,空間内容の冗長性を低減した。 さらに、チャネル次元に沿って、CAEは自己回帰的な方法で遅延表現のチャネル間冗長性を低減し、効率を犠牲にすることなく、以前のチャネルからの知識を完全に活用することができる。 実験の結果,CMambaは高い速度歪み性能が得られることがわかった。

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