DensePercept-NCSSD: Vision Mamba towards Real-time Dense Visual Perception with Non-Causal State Space Duality
作者: Tushar Anand, Advik Sinha, Abhijit Das
分类: cs.CV
发布日期: 2025-11-16
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出DensePercept-NCSSD，利用非因果选择性状态空间Mamba实现实时稠密视觉感知。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 光流估计 视差估计 Mamba 状态空间模型 非因果模型 实时感知 稠密视觉 深度估计
📋 核心要点
- 现有光流和视差估计模型难以在精度、速度和资源消耗之间取得平衡，限制了其在实时应用中的部署。
- DensePercept-NCSSD采用非因果选择性状态空间Mamba块，旨在提升模型处理时序依赖关系的能力，同时降低计算复杂度。
- 实验结果表明，该模型在光流和视差图生成任务中，实现了高精度、低推理时间和低GPU使用率，适用于实时3D稠密感知。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种精确且实时的光流和视差估计模型DensePercept-NCSSD，该模型通过在提出的非因果选择性状态空间中融合成对输入图像，用于稠密感知任务。我们提出了一个基于非因果Mamba块的模型，该模型快速高效，并能很好地管理实时应用中存在的约束。我们提出的模型在保持高精度和低GPU使用率的同时，降低了光流和视差图生成的推理时间。结果、分析以及在实际场景中的验证表明，我们提出的模型可用于统一的实时和精确的3D稠密感知估计任务。代码和模型可在https://github.com/vimstereo/DensePerceptNCSSD找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决实时稠密视觉感知问题，具体为光流和视差估计。现有方法通常难以兼顾精度、速度和计算资源消耗，尤其是在实时性要求高的场景下，难以部署。传统方法或者计算复杂度高，难以满足实时性要求，或者为了加速而牺牲了精度。
核心思路：论文的核心思路是利用Mamba架构及其选择性状态空间模型（SSM）的优势，同时引入非因果机制来更好地捕捉双目图像中的上下文信息。Mamba架构在处理长序列依赖关系方面表现出色，并且具有硬件加速的潜力。非因果机制允许模型同时考虑过去和未来的信息，这对于视差估计等任务至关重要。
技术框架：DensePercept-NCSSD模型主要包含以下几个部分：首先，输入成对的图像；然后，通过一个基于非因果Mamba块的编码器提取特征；接着，利用解码器生成光流和视差图；最后，使用损失函数进行优化。整个框架采用端到端的方式进行训练。
关键创新：论文的关键创新在于提出了基于非因果选择性状态空间的Mamba块。传统的Mamba块是因果的，只能利用过去的信息。而论文提出的非因果Mamba块可以同时利用过去和未来的信息，从而更好地捕捉双目图像中的上下文信息，提高视差估计的精度。此外，论文还针对实时性需求，对Mamba块进行了优化，降低了计算复杂度。
关键设计：在网络结构方面，论文采用了编码器-解码器结构，编码器使用非因果Mamba块提取特征，解码器则负责生成光流和视差图。损失函数方面，论文可能采用了L1损失或Smooth L1损失，用于衡量预测值和真实值之间的差异。具体的参数设置（如Mamba块的层数、通道数等）需要在论文中进一步查找。
📊 实验亮点
论文提出的DensePercept-NCSSD模型在光流和视差估计任务中取得了显著的性能提升，在保证精度的同时，显著降低了推理时间和GPU使用率。具体的数据需要在论文中查找，但摘要中明确指出该模型适用于统一的实时和精确的3D稠密感知估计任务，表明其在实时性方面具有优势。
🎯 应用场景
DensePercept-NCSSD可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。在自动驾驶中，高精度和实时的光流和视差估计对于环境感知至关重要。在机器人导航中，该模型可以帮助机器人理解周围环境的深度信息，从而实现更安全的导航。在增强现实中，该模型可以用于创建更逼真的虚拟现实体验。
📄 摘要（原文）
In this work, we propose an accurate and real-time optical flow and disparity estimation model by fusing pairwise input images in the proposed non-causal selective state space for dense perception tasks. We propose a non-causal Mamba block-based model that is fast and efficient and aptly manages the constraints present in a real-time applications. Our proposed model reduces inference times while maintaining high accuracy and low GPU usage for optical flow and disparity map generation. The results and analysis, and validation in real-life scenario justify that our proposed model can be used for unified real-time and accurate 3D dense perception estimation tasks. The code, along with the models, can be found at https://github.com/vimstereo/DensePerceptNCSSD