MirrorMamba: Towards Scalable and Robust Mirror Detection in Videos

📄 arXiv: 2511.06716v1 📥 PDF

作者: Rui Song, Jiaying Lin, Rynson W. H. Lau

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-11-10

💡 一句话要点

MirrorMamba：提出一种可扩展且鲁棒的视频镜像检测方法

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

关键词: 视频镜像检测 Mamba架构 多模态融合 深度学习 对应关系提取

📋 核心要点

  1. 现有视频镜像检测方法依赖单一动态特征，且基于CNN或Transformer，存在感受野有限或计算复杂度高的问题。
  2. MirrorMamba利用感知深度、对应关系和光流等多重线索，并设计基于Mamba的多方向对应关系提取器。
  3. 实验表明，MirrorMamba在视频和图像镜像检测任务上均超越了现有最佳方法，展现了其鲁棒性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

视频镜像检测已获得显著的研究关注，但现有方法在性能和鲁棒性方面存在局限。这些方法通常过度依赖单一且不可靠的动态特征，并且通常构建于感受野有限的CNN或计算复杂度为二次方的Transformer之上。为了解决这些限制，我们提出了一种新的有效且可扩展的视频镜像检测方法，称为MirrorMamba。我们的方法利用多种线索来适应不同的条件，包括感知深度、对应关系和光流。我们还引入了一种基于Mamba的创新型多方向对应关系提取器，它受益于新兴的Mamba空间状态模型的全局感受野和线性复杂度，从而有效地捕获对应关系属性。此外，我们设计了一个基于Mamba的逐层边界强制解码器，以解决由模糊深度图引起的不清晰边界。值得注意的是，这项工作标志着基于Mamba的架构在镜像检测领域的首次成功应用。大量实验表明，我们的方法在基准数据集上优于现有的最先进的视频镜像检测方法。此外，在最具挑战性和代表性的基于图像的镜像检测数据集上，我们的方法实现了最先进的性能，证明了其鲁棒性和泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：视频镜像检测旨在识别视频帧中存在的镜像区域。现有方法主要依赖动态特征，容易受到光照变化、遮挡等因素的影响，鲁棒性较差。此外，基于CNN的方法感受野有限，难以捕捉全局信息；基于Transformer的方法计算复杂度高，难以扩展到高分辨率视频。

核心思路：MirrorMamba的核心思路是融合多种视觉线索（深度、对应关系、光流），并利用Mamba架构的全局感受野和线性复杂度优势，更有效地提取视频中的镜像特征。通过多线索融合，提高对复杂场景的适应性；通过Mamba架构，提升模型的可扩展性和效率。

技术框架：MirrorMamba的整体框架包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：提取视频帧的深度图、光流等特征。2) 多方向对应关系提取器：基于Mamba架构，提取不同方向上的像素对应关系。3) 边界强制解码器：基于Mamba架构，细化镜像区域的边界。4) 融合模块：将提取的特征进行融合，并输出镜像分割结果。

关键创新：MirrorMamba的关键创新在于首次将Mamba架构应用于镜像检测任务，并设计了基于Mamba的多方向对应关系提取器和边界强制解码器。Mamba架构的线性复杂度和全局感受野使其能够更有效地处理长视频序列，并捕捉像素之间的长程依赖关系。多方向对应关系提取器能够从不同角度捕捉镜像的对称性特征，提高检测精度。边界强制解码器能够有效解决深度图模糊导致的边界不清晰问题。

关键设计：多方向对应关系提取器采用多个并行的Mamba层，分别提取不同方向上的像素对应关系。边界强制解码器采用逐层细化的方式，逐步提高边界的清晰度。损失函数包括分割损失和边界损失，用于优化模型的分割精度和边界质量。具体参数设置（如Mamba层数、通道数等）根据实验结果进行调整。

📊 实验亮点

MirrorMamba在视频镜像检测基准数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著优于现有方法。在最具挑战性的图像镜像检测数据集上，MirrorMamba也达到了state-of-the-art的性能，证明了其鲁棒性和泛化能力。具体性能数据在论文中详细给出，表明MirrorMamba在精度和效率上均有显著提升。

🎯 应用场景

MirrorMamba可应用于智能监控、机器人导航、自动驾驶等领域。例如，在智能监控中，可以利用MirrorMamba检测异常行为（如通过镜子观察），提高安全性。在机器人导航中，可以帮助机器人识别环境中的镜子，避免碰撞。在自动驾驶中，可以识别车辆后视镜，辅助驾驶员进行变道等操作。该研究的未来影响在于推动基于Mamba架构的视觉模型在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Video mirror detection has received significant research attention, yet existing methods suffer from limited performance and robustness. These approaches often over-rely on single, unreliable dynamic features, and are typically built on CNNs with limited receptive fields or Transformers with quadratic computational complexity. To address these limitations, we propose a new effective and scalable video mirror detection method, called MirrorMamba. Our approach leverages multiple cues to adapt to diverse conditions, incorporating perceived depth, correspondence and optical. We also introduce an innovative Mamba-based Multidirection Correspondence Extractor, which benefits from the global receptive field and linear complexity of the emerging Mamba spatial state model to effectively capture correspondence properties. Additionally, we design a Mamba-based layer-wise boundary enforcement decoder to resolve the unclear boundary caused by the blurred depth map. Notably, this work marks the first successful application of the Mamba-based architecture in the field of mirror detection. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms existing state-of-the-art approaches for video mirror detection on the benchmark datasets. Furthermore, on the most challenging and representative image-based mirror detection dataset, our approach achieves state-of-the-art performance, proving its robustness and generalizability.