Serpent: Scalable and Efficient Image Restoration via Multi-scale Structured State Space Models
作者: Mohammad Shahab Sepehri, Zalan Fabian, Mahdi Soltanolkotabi
分类: eess.IV, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-03-26 (更新: 2025-01-22)
💡 一句话要点
提出Serpent以解决高分辨率图像恢复效率问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 图像恢复 状态空间模型 多尺度处理 高分辨率 计算效率 深度学习 卷积神经网络
📋 核心要点
- 现有图像恢复方法在处理长距离依赖性时存在局限性，卷积滤波器效率高但局部性强，注意力机制计算复杂度高。
- 本文提出的Serpent架构结合了状态空间模型和多尺度信号处理，将输入图像转化为序列进行处理，保持全局感受野。
- 实验结果显示，Serpent在重建质量上与现有技术相当，同时计算需求显著降低，尤其在高分辨率图像恢复中表现优异。
📝 摘要（中文）
在高效图像恢复架构中，卷积处理和注意力机制的结合占据主导地位。然而，卷积滤波器在建模长距离依赖性方面存在局限，而注意力机制在捕捉全局交互时则面临计算复杂度的挑战。本文提出了Serpent，一种高效的高分辨率图像恢复架构，结合了状态空间模型（SSMs）和多尺度信号处理。SSMs能够以线性规模保持全局感受野。实验结果表明，Serpent在重建质量上与最先进技术相当，同时计算需求减少了150倍，GPU内存需求减少了5倍，尤其在高分辨率图像中表现突出。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高分辨率图像恢复中的效率问题，现有方法在长距离依赖建模和计算复杂度方面存在不足。
核心思路：Serpent架构通过结合状态空间模型和多尺度信号处理，能够有效捕捉全局信息，同时保持计算效率。
技术框架：该架构将输入图像转化为多个序列，并在多尺度上进行处理，核心模块包括状态空间模型和信号处理单元。
关键创新：Serpent的创新在于利用状态空间模型的全局感受野特性，显著降低了计算复杂度，与传统卷积和注意力机制相比，提供了更高的效率。
关键设计：在设计中，采用了优化的损失函数和紧凑的网络结构，确保在减少计算资源的同时，保持图像重建的高质量。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Serpent在重建质量上与最先进的技术相当，同时在计算需求上实现了高达150倍的减少，GPU内存需求降低了5倍，尤其在高分辨率图像恢复中表现出色，展现了其显著的效率优势。
🎯 应用场景
Serpent架构在高分辨率图像恢复领域具有广泛的应用潜力，适用于医疗影像处理、卫星图像分析以及视频增强等场景。其高效性和低资源消耗使其在实际应用中具备较高的价值，未来可能推动更多实时图像处理技术的发展。
📄 摘要（原文）
The landscape of computational building blocks of efficient image restoration architectures is dominated by a combination of convolutional processing and various attention mechanisms. However, convolutional filters, while efficient, are inherently local and therefore struggle with modeling long-range dependencies in images. In contrast, attention excels at capturing global interactions between arbitrary image regions, but suffers from a quadratic cost in image dimension. In this work, we propose Serpent, an efficient architecture for high-resolution image restoration that combines recent advances in state space models (SSMs) with multi-scale signal processing in its core computational block. SSMs, originally introduced for sequence modeling, can maintain a global receptive field with a favorable linear scaling in input size. We propose a novel hierarchical architecture inspired by traditional signal processing principles, that converts the input image into a collection of sequences and processes them in a multi-scale fashion. Our experimental results demonstrate that Serpent can achieve reconstruction quality on par with state-of-the-art techniques, while requiring orders of magnitude less compute (up to $150$ fold reduction in FLOPS) and a factor of up to $5\times$ less GPU memory while maintaining a compact model size. The efficiency gains achieved by Serpent are especially notable at high image resolutions.