（Arxiv2025）EAMamba：图像修复效率提升3倍，起飞

主要观点总结

本文介绍了一篇名为EAMamba的论文，该论文提出了一种高效的图像恢复模型。论文的主要内容包括：提出MHSSM（多头选择性扫描模块），降低计算开销并提高模型效率；提出All-Around Scanning全方位多方向扫描机制，解决局部像素遗忘问题；构建统一高效的图像恢复框架EAMamba。论文在多个数据集上进行实验验证，证明了EAMamba模型在图像恢复任务中的优越性能。

关键观点总结

关键观点1: MHSSM：高效可扩展的多头选择性扫描模块

采用通道划分和多头处理策略，对多个方向的扫描进行并行处理，显著降低计算开销，提高模型效率。

关键观点2: All-Around Scanning：全方位多方向扫描机制

整合多个方向的扫描，解决局部像素遗忘问题，提升模型对局部结构的建模能力。

关键观点3: 构建统一高效的图像恢复框架EAMamba

采用类UNet的编码器-解码器结构，结合MHSSM和通道MLP，实现高效图像恢复。在多个数据集上验证其优越性能。

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