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 的PSNR增益。 Attentive Map Visualization 在提出的注意力状态空间方程中,提示prompts在表示整个图像中相似像素以促进查询像素看到扫描序列之外的部分中扮演了重要角色。
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 举报发布时间:2024-12-26 18:00 全部评论 大家都在搜: ...
[ECCV2024] MambaIR and MambaIRv2! Contribute to csguoh/MambaIR development by creating an account on GitHub.
Mamba SSM architecture. Contribute to Shehan-Irteza-Pranto/mamba development by creating an account on GitHub.