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基于多尺度结构化状态空间模型的可扩展高效图像恢复
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为MambaIR的基准模型，通过引入Residual State Space Block和卷积和通道注意力增强了其能力，从而提高了恢复图像的特征表示。实验证明MambaIR在全局感受野下比基于Transformer的SwinIR模型提高了0.36dB。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为MambaIR的基准模型。
- MambaIR通过引入Residual State Space Block作为核心组件增强了能力。
- 模型利用卷积和通道注意力提高了特征表示。
- MambaIR在全局感受野下比SwinIR模型提高了0.36dB。
- 研究表明MambaIR在类似计算成本下表现优越。
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