核心概念
提案するDVMSRは、ビジョンマンバとディストリレーション戦略を組み合わせた新しい軽量な画像超解像ネットワークである。
要約
本論文では、効率的な画像超解像(SR)を実現するためのDVMSRを提案する。DVMSRは3つの主要モジュールから構成される:特徴抽出畳み込み、複数のスタックされたResidual State Space Blocks(RSSBs)、および再構成モジュール。特に、深い特徴抽出のためにRSSBのスタックを使用し、各RSSBはビジョンマンバモジュール(ViMM)、畳み込み層、およびレジデュアル接続で構成される。さらに、ティーチャーネットワークの豊かな表現知識を学生ネットワークの出力の追加監督として活用することで、効率性の向上と性能維持の両立を図る。広範な実験により、提案手法DVMSRが既存の効率的なSR手法に比べてパラメータ数が少ない一方で、PSNR/SSIMの性能も維持できることが示された。
統計
提案手法DVMSRは、既存の効率的なSR手法と比較して、パラメータ数が少ない一方で、PSNR/SSIMの性能も維持できる。
ビジョンマンバは長距離モデリング能力に優れており、提案手法DVMSRはこの能力を活用することで、より広範な画素情報を活用できる。
引用
"提案するDVMSRは、ビジョンマンバとディストリレーション戦略を組み合わせた新しい軽量な画像超解像ネットワークである。"
"ビジョンマンバは長距離モデリング能力に優れており、提案手法DVMSRはこの能力を活用することで、より広範な画素情報を活用できる。"