論文の概要: MambaIC: State Space Models for High-Performance Learned Image Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12461v1
- Date: Sun, 16 Mar 2025 11:32:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.921278
- Title: MambaIC: State Space Models for High-Performance Learned Image Compression
- Title（参考訳）: MambaIC:高性能学習画像圧縮のための状態空間モデル
- Authors: Fanhu Zeng, Hao Tang, Yihua Shao, Siyu Chen, Ling Shao, Yan Wang,
- Abstract要約: 多数のフィールドをまたいだリアルタイム情報伝送には,高性能な画像圧縮アルゴリズムが不可欠である。
状態空間モデル(SSM)の長距離依存性の捕捉効果に着想を得て,SSMを利用して既存手法の計算不効率に対処する。
そこで本稿では,MambaICと呼ばれる洗練されたコンテキストモデリングによる画像圧縮手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.991726013454695
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A high-performance image compression algorithm is crucial for real-time information transmission across numerous fields. Despite rapid progress in image compression, computational inefficiency and poor redundancy modeling still pose significant bottlenecks, limiting practical applications. Inspired by the effectiveness of state space models (SSMs) in capturing long-range dependencies, we leverage SSMs to address computational inefficiency in existing methods and improve image compression from multiple perspectives. In this paper, we integrate the advantages of SSMs for better efficiency-performance trade-off and propose an enhanced image compression approach through refined context modeling, which we term MambaIC. Specifically, we explore context modeling to adaptively refine the representation of hidden states. Additionally, we introduce window-based local attention into channel-spatial entropy modeling to reduce potential spatial redundancy during compression, thereby increasing efficiency. Comprehensive qualitative and quantitative results validate the effectiveness and efficiency of our approach, particularly for high-resolution image compression. Code is released at https://github.com/AuroraZengfh/MambaIC.
- Abstract（参考訳）: 多数のフィールドにわたるリアルタイム情報伝送において,高速な画像圧縮アルゴリズムが不可欠である。
画像圧縮の急速な進歩にもかかわらず、計算の非効率性と冗長性モデリングの貧弱さは依然として重大なボトルネックとなり、実用的な応用が制限される。
長距離依存関係のキャプチャにおける状態空間モデル(SSM)の有効性に着想を得て,SSMを利用して既存の手法の計算不効率に対処し,複数の視点から画像圧縮を改善する。
本稿では,効率と性能のトレードオフを改善するためのSSMの利点を統合するとともに,洗練されたコンテキストモデリングによる画像圧縮手法を提案する。
具体的には,隠れ状態の表現を適応的に洗練するためのコンテキストモデリングについて検討する。
さらに,圧縮時の空間冗長性を低減し,効率を向上させるため,チャネル空間エントロピーモデルにウィンドウベースの局所的注意を取り入れた。
総合的な質的,定量的な結果から,特に高解像度画像圧縮において,本手法の有効性と有効性が確認された。
コードはhttps://github.com/AuroraZengfh/MambaIC.comで公開されている。
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