基于光栅化的导向混合专家模型用于高效二维图像回归
计算机视觉与模式识别
2025-11-19 v2
摘要
导向混合专家（Steered Mixture of Experts）回归框架在图像重建、压缩、去噪和超分辨率方面展现了强劲的性能。然而，其高昂的计算成本限制了实际应用。本工作提出了一种基于光栅化的优化策略，将光栅化高斯核渲染的效率与导向混合专家的边缘感知门控机制相结合。所提出的方法旨在加速二维图像回归，同时保持模型固有的稀疏性和重建质量。通过将全局迭代优化替换为光栅化公式，该方法实现了显著更快的参数更新和更具内存效率的模型表示。此外，所提出的框架支持原生超分辨率和图像去噪等应用，这些应用无法通过标准光栅化高斯核方法直接实现。快速光栅化优化与导向混合专家的边缘感知结构的结合，为二维图像处理任务在计算效率与重建保真度之间提供了新的平衡。
引用
@article{arxiv.2510.05814,
title = {Rasterized Steered Mixture of Experts for Efficient 2D Image Regression},
author = {Yi-Hsin Li and Mårten Sjöström and Sebastian Knorr and Thomas Sikora},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.05814},
year = {2025}
}