論文の概要: $L^2$FMamba: Lightweight Light Field Image Super-Resolution with State Space Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19253v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 01:24:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:15.047698
• Title: $L^2$FMamba: Lightweight Light Field Image Super-Resolution with State Space Model
• Title（参考訳）: L^2$FMamba:国家空間モデルによる軽量光フィールド画像の超解像
• Authors: Zeqiang Wei, Kai Jin, Zeyi Hou, Kuan Song, Xiuzhuang Zhou,
• Abstract要約: トランスフォーマーは、長距離依存性モデリング機能により、光フィールド画像の超解像タスクに大幅な性能向上をもたらす。 我々は,光場画像における重要な長距離空間-角依存性を効率的に捉えるために,プログレッシブ特徴抽出にインスパイアされた新しいモジュールLF-VSSMブロックを導入する。 本稿では,LF-VSSMブロックを統合した軽量ネットワークである$L2$FMambaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.741194134589865
• License:
• Abstract: Transformers bring significantly improved performance to the light field image super-resolution task due to their long-range dependency modeling capability. However, the inherently high computational complexity of their core self-attention mechanism has increasingly hindered their advancement in this task. To address this issue, we first introduce the LF-VSSM block, a novel module inspired by progressive feature extraction, to efficiently capture critical long-range spatial-angular dependencies in light field images. LF-VSSM successively extracts spatial features within sub-aperture images, spatial-angular features between sub-aperture images, and spatial-angular features between light field image pixels. On this basis, we propose a lightweight network, $L^2$FMamba (Lightweight Light Field Mamba), which integrates the LF-VSSM block to leverage light field features for super-resolution tasks while overcoming the computational challenges of Transformer-based approaches. Extensive experiments on multiple light field datasets demonstrate that our method reduces the number of parameters and complexity while achieving superior super-resolution performance with faster inference speed.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、長距離依存性モデリング機能により、光フィールド画像の超解像タスクに大幅な性能向上をもたらす。 しかしながら、その中心となる自己注意機構の本質的に高い計算複雑性は、この課題における彼らの進歩を妨げている。 この問題に対処するために,我々はまず,プログレッシブな特徴抽出にインスパイアされた新しいモジュールLF-VSSMブロックを導入し,光場画像における重要な長距離空間角依存性を効果的に捉えた。 LF-VSSMは、サブアパーチャ画像内の空間的特徴、サブアパーチャ画像間の空間的角的特徴、光フィールド画像画素間の空間的角的特徴を順次抽出する。 そこで本研究では,LF-VSSMブロックを統合した軽量ネットワークである$L^2$FMamba(Lightweight Light Field Mamba)を提案する。 複数の光場データセットに対する大規模な実験により,提案手法はより高速な推論速度で優れた超解像性能を達成しつつ,パラメータや複雑性の削減を図っている。

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