論文の概要: MambaFlow: A Mamba-Centric Architecture for End-to-End Optical Flow Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07046v3
• Date: Mon, 11 Aug 2025 07:49:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.213999
• Title: MambaFlow: A Mamba-Centric Architecture for End-to-End Optical Flow Estimation
• Title（参考訳）: MambaFlow: エンドツーエンドの光フロー推定のためのMamba-Centric Architecture
• Authors: Juntian Du, Yuan Sun, Zhihu Zhou, Pinyi Chen, Runzhe Zhang, Keji Mao,
• Abstract要約: MambaFlowは,Mambaアーキテクチャの高精度かつ効率性を生かして,局所的に相関する特徴を抽出する新しいフレームワークである。 MambaFlowはSintelベンチマークで高い精度を実現し、リソース制約のあるデバイスへの現実的なデプロイの可能性を強く示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5828557827183316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the Mamba architecture has demonstrated significant successes in various computer vision tasks, such as classification and segmentation. However, its application to optical flow estimation remains unexplored. In this paper, we introduce MambaFlow, a novel framework designed to leverage the high accuracy and efficiency of the Mamba architecture for capturing locally correlated features while preserving global information in end-to-end optical flow estimation. To our knowledge, MambaFlow is the first architecture centered around the Mamba design tailored specifically for optical flow estimation. It comprises two key components: (1) PolyMamba, which enhances feature representation through a dual-Mamba architecture, incorporating a Self-Mamba module for intra-token modeling and a Cross-Mamba module for inter-modality interaction, enabling both deep contextualization and effective feature fusion; and (2) PulseMamba, which leverages an Attention Guidance Aggregator (AGA) to adaptively integrate features with dynamically learned weights in contrast to naive concatenation, and then employs the intrinsic recurrent mechanism of Mamba to perform autoregressive flow decoding, facilitating efficient flow information dissemination. Extensive experiments demonstrate that MambaFlow achieves remarkable results comparable to mainstream methods on benchmark datasets. Compared to SEA-RAFT, MambaFlow attains higher accuracy on the Sintel benchmark, demonstrating stronger potential for real-world deployment on resource-constrained devices. The source code will be made publicly available upon acceptance of the paper.
• Abstract（参考訳）: 近年、Mambaアーキテクチャは、分類やセグメンテーションなど、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて大きな成功を収めている。 しかし、光学フロー推定へのその応用はいまだ解明されていない。 本稿では,MambaFlowについて紹介する。MambaFlowは,局所的に相関する特徴を捉えつつ,エンドツーエンドの光学的フロー推定におけるグローバル情報を保存するために,Mambaアーキテクチャの高精度かつ効率性を生かした新しいフレームワークである。 私たちの知る限り、MambaFlowは光フロー推定に特化したMamba設計を中心とした最初のアーキテクチャです。 本研究は,(1)多目的マンバアーキテクチャによる特徴表現を強化するポリマンバ(PolyMamba)と,(2)自己回帰的フロー復号化(autoregressive flow decoding)を行うために,自己回帰的フロー復号化(autoregressive flow decoding)を行うための,自己回帰的フロー復号化(autoregressive flow decoding)を行うための,自己回帰的フロー復号化(autoregressive flow decoding)を実現するための,深い文脈化と効果的な特徴融合の両立を可能にするクロスマンバモジュール(Cross-Mamba Module)と,(2)注意誘導凝集器(AGA)を利用するPulseseMamba(PulseMamba)の2つの主要コンポーネントから構成される。 大規模な実験により、MambaFlowはベンチマークデータセットの主流メソッドに匹敵する顕著な結果が得られた。 SEA-RAFTと比較すると、MambaFlowはSintelベンチマークで高い精度を実現しており、リソース制約のあるデバイス上での現実的なデプロイの可能性を強く示している。 ソースコードは、論文の受理時に公開されます。

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