MambaIR: A Simple Baseline for Image Restoration with State-Space Model
作者: Hang Guo, Jinmin Li, Tao Dai, Zhihao Ouyang, Xudong Ren, Shu-Tao Xia
分类: cs.CV
发布日期: 2024-02-23 (更新: 2024-10-15)
备注: Accepted by ECCV2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出MambaIR以解决图像恢复中的局部遗忘与通道冗余问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 图像恢复 深度学习 状态空间模型 超分辨率 通道注意力 局部增强 计算效率
📋 核心要点
- 现有图像恢复方法在全局感受野与高效计算之间存在矛盾，限制了其实际应用。
- 本文提出MambaIR，通过局部增强和通道注意力来改善Mamba模型，解决局部像素遗忘和通道冗余问题。
- 实验结果显示，MambaIR在图像超分辨率任务中相较于SwinIR提升了最高0.45dB，且计算成本相似。
📝 摘要（中文）
近年来，图像恢复领域取得了显著进展，主要得益于现代深度神经网络的发展。然而，现有的恢复模型在全局感受野与高效计算之间面临困境。选择性结构状态空间模型Mamba在长距离依赖建模中展现出线性复杂度的潜力，但在低级视觉任务中仍存在局部像素遗忘和通道冗余等挑战。本文提出了一种简单而有效的基线MambaIR，通过引入局部增强和通道注意力来改善标准Mamba，从而利用局部像素相似性并减少通道冗余。大量实验表明，MambaIR在图像超分辨率任务中相较于SwinIR提升了最高0.45dB，且计算成本相似。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决图像恢复中的局部像素遗忘和通道冗余问题。现有的Mamba模型在低级视觉任务中表现不佳，无法有效利用局部信息。
核心思路：MambaIR通过引入局部增强和通道注意力机制，增强了局部像素的相似性，同时减少了冗余通道的影响，从而提升了图像恢复的效果。
技术框架：MambaIR的整体架构包括输入图像处理、局部增强模块、通道注意力模块和输出恢复图像。每个模块相互配合，形成一个高效的图像恢复流程。
关键创新：MambaIR的主要创新在于结合了局部增强与通道注意力机制，这一设计使得模型在保持计算效率的同时，显著提升了恢复质量。与传统方法相比，MambaIR在处理长距离依赖时表现出更好的性能。
关键设计：MambaIR在网络结构上采用了改进的Mamba架构，设置了适当的损失函数以优化恢复效果，并通过实验确定了最佳的超参数配置，以平衡性能与计算成本。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在大量实验中，MambaIR在图像超分辨率任务上表现出色，相较于基线SwinIR，最高提升了0.45dB，同时保持了相似的计算成本。这一结果证明了MambaIR在图像恢复中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
MambaIR在图像恢复领域具有广泛的应用潜力，尤其是在图像超分辨率、去噪和修复等任务中。其高效的计算性能和优越的恢复质量使其适用于实时图像处理和高质量图像生成等实际场景，未来可能推动相关领域的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Recent years have seen significant advancements in image restoration, largely attributed to the development of modern deep neural networks, such as CNNs and Transformers. However, existing restoration backbones often face the dilemma between global receptive fields and efficient computation, hindering their application in practice. Recently, the Selective Structured State Space Model, especially the improved version Mamba, has shown great potential for long-range dependency modeling with linear complexity, which offers a way to resolve the above dilemma. However, the standard Mamba still faces certain challenges in low-level vision such as local pixel forgetting and channel redundancy. In this work, we introduce a simple but effective baseline, named MambaIR, which introduces both local enhancement and channel attention to improve the vanilla Mamba. In this way, our MambaIR takes advantage of the local pixel similarity and reduces the channel redundancy. Extensive experiments demonstrate the superiority of our method, for example, MambaIR outperforms SwinIR by up to 0.45dB on image SR, using similar computational cost but with a global receptive field. Code is available at \url{https://github.com/csguoh/MambaIR}.