DVMSR: Distillated Vision Mamba for Efficient Super-Resolution

📄 arXiv: 2405.03008v2 📥 PDF

作者: Xiaoyan Lei, Wenlong Zhang, Weifeng Cao

分类: eess.IV, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-05-05 (更新: 2024-05-11)

备注: 8 pages, 8 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DVMSR，一种结合Vision Mamba和蒸馏策略的高效图像超分辨率网络。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图像超分辨率 Vision Mamba 状态空间模型 知识蒸馏 高效网络 轻量级模型 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有高效图像超分辨率方法主要基于CNN，缺乏利用Mamba长程建模能力和高效计算的尝试。
  2. DVMSR结合Vision Mamba和蒸馏策略，构建轻量级网络，利用教师网络的知识指导学生网络学习。
  3. 实验表明，DVMSR在模型参数量上优于SOTA方法，同时保持了PSNR和SSIM性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的轻量级图像超分辨率（SR）网络DVMSR，该网络结合了Vision Mamba和蒸馏策略，旨在通过最小化计算复杂度和网络参数，同时保持性能，来加速SR网络推理。现有的最先进的高效图像超分辨率方法主要基于卷积神经网络。很少有尝试使用Mamba来利用其长程建模能力和高效的计算复杂度，而Mamba已在高层视觉任务中表现出令人印象深刻的性能。DVMSR网络由三个模块组成：特征提取卷积、多个堆叠的残差状态空间块（RSSB）和一个重建模块。具体来说，深度特征提取模块由几个残差状态空间块（RSSB）组成，每个块都有几个Vision Mamba模块（ViMM）以及残差连接。为了在保持相当性能的同时提高效率，我们对Vision Mamba网络采用蒸馏策略，以获得卓越的性能。具体来说，我们利用教师网络的丰富表示知识作为轻量级学生网络输出的额外监督。大量的实验表明，我们提出的DVMSR在模型参数方面优于最先进的高效SR方法，同时保持了PSNR和SSIM的性能。源代码可在https://github.com/nathan66666/DVMSR.git获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高效图像超分辨率问题。现有方法主要基于卷积神经网络，难以有效利用长程依赖关系，并且计算复杂度较高，限制了其在资源受限设备上的应用。

核心思路：论文的核心思路是将Vision Mamba引入图像超分辨率任务，利用其长程建模能力和高效计算特性。同时，采用知识蒸馏策略，利用教师网络的知识来指导学生网络的学习，从而在保持性能的同时降低模型复杂度。

技术框架：DVMSR网络主要由三个模块组成：1) 特征提取卷积模块：用于从低分辨率图像中提取初步特征。2) 多个堆叠的残差状态空间块（RSSB）：这是网络的核心模块，每个RSSB包含多个Vision Mamba模块（ViMM）和一个残差连接，用于进行深度特征提取和长程依赖建模。3) 重建模块：用于将提取的特征映射到高分辨率图像。

关键创新：论文的关键创新在于将Vision Mamba引入图像超分辨率任务，并结合知识蒸馏策略。与传统的基于CNN的方法相比，DVMSR能够更好地建模图像中的长程依赖关系，并且具有更高的计算效率。此外，知识蒸馏策略能够有效地提高学生网络的性能，使其在模型参数量较小的情况下也能达到与教师网络相当的性能。

关键设计：DVMSR的关键设计包括：1) 残差状态空间块（RSSB）的设计，通过堆叠多个ViMM模块和残差连接，增强了网络的表达能力和训练稳定性。2) 知识蒸馏策略的具体实现，包括教师网络的选择、损失函数的设计等。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DVMSR在模型参数量上优于现有的高效超分辨率方法，同时保持了相当的PSNR和SSIM性能。具体性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，需要在论文正文中查找。代码已开源，方便复现和进一步研究。

🎯 应用场景

DVMSR具有广泛的应用前景，包括移动设备上的图像增强、视频监控、医学图像处理等领域。其高效的计算特性使其能够在资源受限的设备上实现高质量的图像超分辨率，提升用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到其他图像处理任务，如图像去噪、图像修复等。

📄 摘要（原文）

Efficient Image Super-Resolution (SR) aims to accelerate SR network inference by minimizing computational complexity and network parameters while preserving performance. Existing state-of-the-art Efficient Image Super-Resolution methods are based on convolutional neural networks. Few attempts have been made with Mamba to harness its long-range modeling capability and efficient computational complexity, which have shown impressive performance on high-level vision tasks. In this paper, we propose DVMSR, a novel lightweight Image SR network that incorporates Vision Mamba and a distillation strategy. The network of DVMSR consists of three modules: feature extraction convolution, multiple stacked Residual State Space Blocks (RSSBs), and a reconstruction module. Specifically, the deep feature extraction module is composed of several residual state space blocks (RSSB), each of which has several Vision Mamba Moudles(ViMM) together with a residual connection. To achieve efficiency improvement while maintaining comparable performance, we employ a distillation strategy to the vision Mamba network for superior performance. Specifically, we leverage the rich representation knowledge of teacher network as additional supervision for the output of lightweight student networks. Extensive experiments have demonstrated that our proposed DVMSR can outperform state-of-the-art efficient SR methods in terms of model parameters while maintaining the performance of both PSNR and SSIM. The source code is available at https://github.com/nathan66666/DVMSR.git