Feb, 2024

MambaIR：一种基于状态空间模型的简单图像恢复基准方法

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TL;DR通过引入 Residual State Space Block 作为核心组件，该研究提出了一种名为 MambaIR 的简单而强大的基准模型，利用卷积和通道注意力增强了 vanilla Mamba 的能力，从而利用局部补丁的重复特性和通道交互产生特定于恢复的特征表示。广泛的实验证明了我们方法的优越性，例如，MambaIR 在类似计算成本但具有全局感受野的情况下，比基于 Transformer 的基准模型 SwinIR 提高了 0.36dB。
image restorationdeep neural networksselective structured state space modelbenchmark modelresidual state space block
发现论文，激发创造
  • VmambaIR：图像修复的视觉状态空间模型

    我们提出了 VmambaIR，这是一种综合图像恢复任务的方法，它将线性复杂度的状态空间模型引入其中，通过有效地建模图像信息在各个方向上的流动来克服了状态空间模型的单向建模限制，并在图像去雨、单幅图像超分辨率和实际图像超分辨率等多个图像恢复任务上取得了最先进的性能。

    Mar, 2024

  • IRSRMamba: 基于 Mamba 的小波变换特征调制模型的红外图像超分辨率

    通过基于曼巴的小波变换特征调制模型改进了红外图像超分辨率复原的上下文稀疏目标细节恢复，并证明了基于曼巴的模型在红外图像处理中的巨大潜力。

    May, 2024

  • CU-Mamba：用于图像恢复的具有通道学习的选择性状态空间模型

    重建退化图像的关键任务在图像处理中非常重要，我们引入了基于通道感知的 U 形曼巴模型，它融合了双状态空间模型（SSM）框架与 U-Net 架构，通过引入空间 SSM 模块和通道 SSM 组件，它能够线性计算的复杂度相对于特征图大小进行全局上下文编码和保留通道相关特征，从而在图像恢复方面优于现有的最先进方法，凸显了整合空间和通道上下文的重要性。

    Apr, 2024

  • 关于视觉曼巴的调查

    该研究综述了 Mamba 模型在计算机视觉领域的基本概念和优化方法，并介绍了它们在不同层次的视觉任务中的广泛应用，旨在引起学术界对当前挑战的关注并进一步应用 Mamba 模型于计算机视觉。

    Apr, 2024

  • I2I-Mamba: 通过选择性状态空间建模的多模态医学图像合成

    通过引入选择性状态空间建模 (SSM) 来捕捉远程上下文并保持局部精度，提出了一种新型对抗性模型 I2I-Mamba，该模型在卷积骨干网络的瓶颈中注入通道混合 Mamba (cmMamba) 块，综合报告了多对比度 MRI 和 MRI-CT 协议中缺失图像的完整演示，研究结果表明，I2I-Mamba 在合成目标模态图像方面优于现有的基于 CNN 和 Transformer 的方法。

    May, 2024

  • FusionMamba：基于状态空间模型的高效图像融合

    图像融合是通过将具有有限光谱信息的高分辨率图像与具有丰富光谱数据的低分辨率图像相结合，生成高分辨率的多 / 高光谱图像。本文提出了一种名为 FusionMamba 的创新方法，通过在两个 U 型网络中结合 Mamba 块，以一种高效、独立和分级的方式提取空间和光谱特征，进而有效地将空间和光谱信息进行融合，得到了优于其他融合技术的性能，证明了 FusionMamba 的有效性。

    Apr, 2024

  • 一种用于图像融合的局部增强和状态共享的新型状态空间模型

    基于 Mamba 算法的本地增强视觉 Mamba（LEVM）块和状态共享技术的图像融合网络（LE-Mamba）在多光谱和高光谱图像融合数据集上取得了最先进的结果，证明了该方法的有效性。

    Apr, 2024

  • Vision Mamba: 模型、应用和挑战综述

    在这篇综述性文章中，我们回顾了 Mamba 模型的起源和核心见解，并将 Mamba 应用于不同的计算机视觉任务。我们对各种图像、视频、点云、多模态等应用进行了分类和组织，为未来在这个快速发展的领域中提供了挑战和研究方向。

    Apr, 2024

  • nnMamba：使用状态空间模型进行 3D 生物医学图像分割、分类和地标检测

    通过将 State Space Sequence Models (SSMs) 整合到卷积残差块中，nnMamba 架构能够提取局部特征并建模复杂的依赖关系，从而在医学图像分析的一系列挑战性任务中展现出卓越的性能。

    Feb, 2024

  • RSMamba：基于状态空间模型的遥感图像分类

    RSMamba 是基于状态空间模型（SSM）和 Mamba 的高效、硬件感知设计的一种远程感知图像分类的新型架构，它通过动态多路径激活机制增强了模型对非因果数据的建模能力，并在多个远程感知图像分类数据集上展现出卓越的性能，具有成为未来视觉基础模型骨干的潜力。

    Mar, 2024