MambaLiteSR: Image Super-Resolution with Low-Rank Mamba using Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2502.14090v1 📥 PDF

作者: Romina Aalishah, Mozhgan Navardi, Tinoosh Mohsenin

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-02-19

备注: Special Session: Generative AI on Edge, 26th International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED'25)

💡 一句话要点

提出MambaLiteSR，一种基于低秩Mamba和知识蒸馏的轻量级图像超分辨率模型，适用于边缘设备。

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

关键词: 图像超分辨率 边缘计算 Mamba 知识蒸馏 低秩近似 轻量级模型 状态空间模型 模型优化

📋 核心要点

  1. 边缘设备上部署超分辨率模型面临计算资源和内存限制的挑战。
  2. MambaLiteSR利用Vision Mamba架构，通过知识蒸馏将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型。
  3. 实验表明，MambaLiteSR在功耗和参数量方面优于现有边缘超分辨率方法，同时保持了竞争力的性能。

📝 摘要（中文）

近年来，生成式人工智能（AI）备受关注，彻底改变了各行各业的各种应用。其中，用于图像超分辨率的先进视觉模型需求旺盛，尤其是在实时处理至关重要的边缘设备上。然而，由于计算能力和内存有限，在边缘设备上部署此类模型具有挑战性。本文提出了MambaLiteSR，一种新颖的轻量级图像超分辨率（SR）模型，它利用了Vision Mamba的架构。它集成了状态空间块和重建模块，以实现高效的特征提取。为了在不影响性能的情况下优化效率，MambaLiteSR采用知识蒸馏，通过超参数调整将来自较大的基于Mamba的教师模型的关键见解传递给较小的学生模型。通过对模型参数及其对PSNR的影响进行数学分析，我们确定了关键因素并进行了相应调整。全面的评估表明，MambaLiteSR通过降低功耗，同时在基准数据集上保持具有竞争力的PSNR和SSIM分数，从而优于最先进的边缘SR方法。它还通过低秩近似降低了训练期间的功耗。此外，MambaLiteSR减少了参数，同时最大限度地减少了性能损失，从而可以在资源受限的设备上高效部署生成式AI模型。在嵌入式NVIDIA Jetson Orin Nano上的部署证实了MambaLiteSR在尺寸、延迟和效率方面的卓越平衡。实验表明，MambaLiteSR实现了与基线和其他边缘模型相当的性能，同时使用的参数减少了15%。与最先进的SR边缘模型相比，它还将功耗提高了高达58%，同时在训练期间保持了较低的能量使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限的边缘设备上部署高性能图像超分辨率模型的问题。现有方法通常计算量大，参数多，难以在边缘设备上实现实时处理。因此，需要一种轻量级且高效的超分辨率模型，能够在保持甚至提升性能的同时，显著降低计算复杂度和功耗。

核心思路：论文的核心思路是利用Vision Mamba架构的优势，结合知识蒸馏技术，将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型MambaLiteSR。通过低秩近似降低训练功耗，并进行超参数优化，在模型大小、推理速度和性能之间取得平衡。

技术框架：MambaLiteSR的整体架构包括以下几个主要模块：1) 状态空间块（State Space Blocks）：用于高效的特征提取。2) 重建模块：用于将提取的特征重建为高分辨率图像。3) 知识蒸馏：利用大型Mamba模型作为教师模型，指导小型MambaLiteSR学生模型的训练。通过最小化学生模型和教师模型之间的差异，使学生模型能够学习到教师模型的关键知识。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将Mamba架构与知识蒸馏技术相结合，并针对边缘设备的特点进行了优化。与传统的卷积神经网络（CNN）或Transformer模型相比，Mamba架构具有更强的序列建模能力和更高的计算效率。知识蒸馏技术则能够在不显著增加模型复杂度的前提下，提升模型的性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 低秩近似：通过降低模型参数的秩，减少计算量和内存占用。2) 超参数优化：通过数学分析模型参数对PSNR的影响，调整关键超参数，以在性能和效率之间取得最佳平衡。3) 损失函数：使用合适的损失函数来衡量学生模型和教师模型之间的差异，例如L1损失或L2损失。4) 网络结构：精心设计状态空间块和重建模块的结构，以实现高效的特征提取和图像重建。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MambaLiteSR在多个基准数据集上进行了评估，实验结果表明，与最先进的边缘超分辨率模型相比，MambaLiteSR在保持竞争力的PSNR和SSIM分数的同时，参数量减少了15%，功耗降低了高达58%。在NVIDIA Jetson Orin Nano上的部署验证了MambaLiteSR在尺寸、延迟和效率方面的卓越平衡。

🎯 应用场景

MambaLiteSR在边缘设备上的图像超分辨率具有广泛的应用前景，例如：移动设备上的图像增强、视频监控系统中的清晰度提升、自动驾驶系统中的环境感知、以及医疗影像诊断等领域。该研究有助于推动生成式AI模型在资源受限环境下的部署和应用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Generative Artificial Intelligence (AI) has gained significant attention in recent years, revolutionizing various applications across industries. Among these, advanced vision models for image super-resolution are in high demand, particularly for deployment on edge devices where real-time processing is crucial. However, deploying such models on edge devices is challenging due to limited computing power and memory. In this paper, we present MambaLiteSR, a novel lightweight image Super-Resolution (SR) model that utilizes the architecture of Vision Mamba. It integrates State Space Blocks and a reconstruction module for efficient feature extraction. To optimize efficiency without affecting performance, MambaLiteSR employs knowledge distillation to transfer key insights from a larger Mamba-based teacher model to a smaller student model via hyperparameter tuning. Through mathematical analysis of model parameters and their impact on PSNR, we identify key factors and adjust them accordingly. Our comprehensive evaluation shows that MambaLiteSR outperforms state-of-the-art edge SR methods by reducing power consumption while maintaining competitive PSNR and SSIM scores across benchmark datasets. It also reduces power usage during training via low-rank approximation. Moreover, MambaLiteSR reduces parameters with minimal performance loss, enabling efficient deployment of generative AI models on resource-constrained devices. Deployment on the embedded NVIDIA Jetson Orin Nano confirms the superior balance of MambaLiteSR size, latency, and efficiency. Experiments show that MambaLiteSR achieves performance comparable to both the baseline and other edge models while using 15% fewer parameters. It also improves power consumption by up to 58% compared to state-of-the-art SR edge models, all while maintaining low energy use during training.