WaveMambaによるRGB–赤外線物体検出の周波数融合革新

（WaveMamba: Wavelet-Driven Mamba Fusion for RGB-Infrared Object Detection）

田中専務

拓海さん、最近若い技術者が持ってきた資料に「WaveMamba」って出てきまして。RGBと赤外線（IR）をうまく組み合わせると精度が上がる、という話ですが、経営判断に使えるように平たく教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！専務、まず結論を一言でお伝えしますと、WaveMambaは光学画像（RGB）と赤外線画像（IR）の“周波数ごとの特徴”を分けて賢く混ぜることで、暗所や影などの厳しい条件下での物体検出精度を上げる手法ですよ。難しく聞こえますが、身近なたとえで順を追って説明できますよ。

田中専務

なるほど、周波数ごとに分ける、と。専務としては投資対効果が気になります。現場導入のコストや既存カメラとの互換性はどうなのですか。

AIメンター拓海

素晴らしい視点ですね！要点を3つで整理しますよ。第一に、WaveMambaは画像処理のアルゴリズム改善が中心で、センサー交換の必要は必ずしも無く既存のRGBカメラとIRカメラの出力をそのまま使えることが多いですよ。第二に、処理はモデル側の改良なのでクラウドかオンプレの推論環境を用意すれば導入コストを抑えられるんです。第三に、性能向上は特に夜間や影の多い環境での誤検出低減に効くため、現場の保守コスト削減と安全性向上で投資回収が見込めるんですよ。

田中専務

具体的に「周波数」というのは画像のどの部分を指すのですか。技術者はよく分かっている風ですが、私にはイメージしづらいです。

AIメンター拓海

良い質問ですね！画像の“周波数”とは木で例えると幹や枝の太い輪郭が低周波（大きな形）、葉っぱや細かなテクスチャが高周波（細かな形）に相当するんです。WaveMambaはDiscrete Wavelet Transform (DWT)（離散ウェーブレット変換）を用いて、その低周波部分と高周波部分に分解してから、それぞれ最適な方法でRGBとIRの情報を融合するんですよ。

田中専務

これって要するに周波数ごとに分けて結合するってこと？つまり重要な輪郭はRGB、温度や形状が分かるところはIRを活かすということですか。

AIメンター拓海

その通りですよ、専務。素晴らしい要約です！加えて、WaveMambaではLow-frequency Mamba Fusion Block (LMFB)（低周波マンバ融合ブロック）で形の安定した情報を入念に統合し、High-Frequency Enhancement（高周波強調）でディテールを潰さず強める工夫があります。こうして、両方のモダリティの長所を活かしつつ短所を打ち消すことができるんです。

田中専務

なるほど。現場の人間が気にするのは速度です。処理が重くてリアルタイムが利かなければ導入が難しいと聞きますが、WaveMambaは実用的ですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！WaveMambaは複雑な演算を全て重ねる方式ではなく、DWTによる分解と選択的融合を効率的に行う設計になっており、高周波の処理は“絶対最大値”方式で単純化して計算負荷を抑えています。結果として、同等精度の別手法より実運用での推論負荷を比較的低く保てる設計なんですよ。

田中専務

最後に、私が部長会で説明できるほど簡単にまとめるとどう言えば良いでしょう。投資判断を下す材料が欲しいのです。

AIメンター拓海

素晴らしいご質問ですね、専務。会議ではこう切り出せば良いですよ。「WaveMambaはRGBとIRのそれぞれ得意な“周波数領域”を分けて融合する新手法で、特に夜間や影の多い現場で誤検出を減らし保守コストを下げる期待がある。既存カメラ資産の活用が可能で、推論環境を選べば初期投資を抑えつつ効果を試せる」と表現すれば、投資対効果の観点で議論が進められますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

よく分かりました。要するに、WaveMambaは「重要な形はRGB、温度・影などノイズの影響はIRで補正し、周波数ごとに賢く融合して実務上の誤検出を減らす技術」ということで、まずは小規模な現場でPoCを試してみます。ありがとうございました、拓海さん。

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1. 概要と位置づけ

結論から言うと、WaveMambaはRGBと赤外線（IR）という異なる画像モダリティが持つ周波数特性を明確に分離し、それぞれに適した融合手法で再結合することで、従来手法よりも厳しい環境下での物体検出精度を向上させた点で画期的である。具体的にはDiscrete Wavelet Transform (DWT)（離散ウェーブレット変換）で低周波と高周波に分解し、Inverse Discrete Wavelet Transform (IDWT)（逆離散ウェーブレット変換）で損失を抑えつつ復元する設計を取っている。経営的観点では、センサーの追加投資を最小化してソフトウェア側の改善で価値を出すアプローチであり、既存のRGB/IRカメラを活かして段階的に導入できる点が重要である。WaveMambaの核心はWaveMamba Fusion Block (WMFB)というモジュールにあり、低周波はLow-frequency Mamba Fusion Block (LMFB)（低周波マンバ融合ブロック）で慎重に統合し、高周波はHigh-Frequency Enhancement（高周波強調）で詳細を損なわず結合する点にある。結果として、夜間や影の多い現場など、従来のRGB単独では弱い状況で特に有効であり、実務的な導入価値が高い。

2. 先行研究との差別化ポイント

先行研究は一般にRGBとIRの情報を単純にチャネル連結したり、特徴を浅く統合する手法が多かったが、WaveMambaは周波数領域の明確な分離という観点で差別化する。Discrete Wavelet Transform (DWT)（離散ウェーブレット変換）を用いることで、両モダリティの低周波・高周波が持つ異なる有用性を明示的に扱う点が新しい。さらにLMFBはチャネルスワップとゲーテッドアテンション（門付き注意）を組み合わせて深い統合を行い、単純な重み付き和よりも情報の相互補完を促進する。高周波の強調は計算コストを過度に増やさない