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。
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