与MambaIR-V1版本对比 得益于减少的扫描方向,与之前的在像素空间执行4次扫描的MambaIR相比,所提出的MambaIRv2的一个显著优势是它只需要在语义空间进行单次扫描。如下表所示,MambaIRv2不仅效率高,还提升了性能。例如,MambaIRv2在2×Urban100上减少了43%的参数量和50%的计算负担,同时仍然相比MambaIR取得了0.34dB ...
🌈MambaIR,一种基于Mamba模型的图像恢复方法,以其独特的创新点引领了图像处理的新潮流。它通过引入通道注意力和局部增强的即插即用Mamba模块,巧妙地解决了现有恢复网络在全局感知范围和计算效率之间的平衡问题。💡MambaIR的核心在于将Transformer应用于图像恢复任务,提出了一种高效的状态空间模型。通过局部增强和通道注...
第一个通过大量实验制定 MambaIR 来调整状态空间模型以进行低级图像恢复,MambaIR 是 CNN 和 Transformer 的简单但有效的替代方案。 提出了剩余状态空间块(RSSB),它可以通过局部空间先验和通道交互来增强原始Mamba 的能力。 对各种任务的广泛实验表明,所提MambaIR 优于基于 Transformer 的强大基线,可为图像恢复提供强大...
MambaIR: 基于Mamba的图像复原基准模型作者认为Mamba可以理解为RNN和CNN的结合,可以较好的用于图像修复。同时,有两个改进:1)使用Mamba中的策略——由输入生成卷积权重(类似于动态卷积);2)使用四个方向的扫描,让当前像素的输出实际上是来自上下左右四个方向邻域的一维卷积结果。 下图是论文的研究动机图,可以看出 Mamba...
还记得性能超越SwinIR(基于Transformer)的MambaIR吗?一种基于Mamba的图像复原基准模型,登上ECCV 2024。最近原作者又开发了新版本MambaIRv2,更高性能、更高效率!另外还有ACM MM 2024上的Freqmamba方法,在图像去雨任务中取得了SOTA性能!#transformer #注意力机制 #全局注意力 #算法 #编程 7 4 9 分享 举报发布...
MambaIR 是一个用于图像识别和计算机视觉的开源软件库。它提供了许多预训练模型,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)。MambaIR 的主要特点是简单易用,无需复杂的配置和训练过程。 MambaIRv2 是 MambaIR 的一个更新版本,它提供了更多的优化和改进。例如,MambaIRv2 支持更多的硬件加速...
源码:https://github.com/csguoh/MambaIR 论文创新点 首次将状态空间模型应用于图像恢复:作者首次将Mamba这一先进的状态空间模型引入到图像恢复任务中,提出了MambaIR,作为CNN和Transformer方法的简单但有效的替代方案。 提出残差状态空间块(R...
(2025). MambaIR: A Simple Baseline for Image Restoration with State-Space Model. In: Leonardis, A., Ricci, E., Roth, S., Russakovsky, O., Sattler, T., Varol, G. (eds) Computer Vision – ECCV 2024. ECCV 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15076. Springer, Cham. ...
A simple baseline for image restoration with state-space model. - MambaIR/basicsr/train.py at main · eltociear/MambaIR
MambaIR: A Simple Baseline for Image Restoration with State-Space Model [Paper] [Zhihu(知乎)] Hang Guo*,Jinmin Li*,Tao Dai, Zhihao Ouyang, Xudong Ren, andShu-Tao Xia (*) equal contribution Abstract:Recent years have witnessed great progress in image restoration thanks to the advancements in...