論文の概要: MiM-ISTD: Mamba-in-Mamba for Efficient Infrared Small Target Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02148v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 15:57:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:19:15.393894
• Title: MiM-ISTD: Mamba-in-Mamba for Efficient Infrared Small Target Detection
• Title（参考訳）: MiM-ISTD: 効率的な赤外小ターゲット検出のためのマンバインマンバ
• Authors: Tianxiang Chen, Zhentao Tan, Tao Gong, Qi Chu, Yue Wu, Bin Liu, Jieping Ye, Nenghai Yu
• Abstract要約: 赤外線小ターゲット検出(ISTD)アルゴリズムは大きな進歩を遂げた。 畳み込みネットワークとトランスフォーマーを組み合わせた構造は、局所的特徴と大域的特徴の両方をうまく抽出することができる。 長距離モデリングのための線形複雑度を持つ最近の基本モデルに着想を得て, ISTDにおける状態空間モデルの可能性を探る。 効率的なISTDのためのMamba-in-Mamba (MiM-ISTD) 構造を調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.21293341906674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thanks to the development of basic models, infrared small target detection (ISTD) algorithms have made significant progress. Specifically, the structures combining convolutional networks with transformers can well extract both local and global features. At the same time, they also inherit defects from the basic model, e.g., the quadratic computational complexity of transformers, which impacts efficiency. Inspired by a recent basic model with linear complexity for long-distance modeling, called Mamba, we explore the potential of this state space model in ISTD in this paper. However, direct application is unsuitable since local features, which are critical to detecting small targets, cannot be fully exploited. Instead, we tailor a Mamba-in-Mamba (MiM-ISTD) structure for efficient ISTD. For example, we treat the local patches as "visual sentences" and further decompose them into sub-patches as "visual words" to further explore the locality. The interactions among each word in a given visual sentence will be calculated with negligible computational costs. By aggregating the word and sentence features, the representation ability of MiM-ISTD can be significantly bolstered. Experiments on NUAA-SIRST and IRSTD-1k prove the superior accuracy and efficiency of our method. Specifically, MiM-ISTD is $10 \times$ faster than the SOTA and reduces GPU memory usage by 73.4$\%$ per $2048 \times 2048$ image during inference, overcoming the computation$\&$memory constraints on performing Mamba-based understanding on high-resolution infrared images.Source code is available at https://github.com/txchen-USTC/MiM-ISTD.
• Abstract（参考訳）: 基本モデルの開発により、赤外線小ターゲット検出(ISTD)アルゴリズムは大きな進歩を遂げた。 具体的には、畳み込みネットワークとトランスを結合した構造は、局所的特徴とグローバルな特徴の両方をうまく抽出することができる。 同時に、彼らは基本的なモデル、例えば変換器の2次計算複雑性から欠陥を継承し、効率に影響を及ぼす。 長距離モデリングのための線形複雑度を持つ最近の基本モデルであるMambaに着想を得て, ISTDにおけるこの状態空間モデルの可能性を探る。 しかし、小さなターゲットを検出するのに重要なローカル機能は、完全に活用できないため、直接適用は不適当である。 代わりに、効率的なISTDのためにMamba-in-Mamba(MiM-ISTD)構造を調整する。 例えば、ローカルパッチを「視覚文」として扱い、さらにサブパッチに分解して「視覚語」として局所性をさらに探求する。 与えられた視覚文における各単語間の相互作用は、無視可能な計算コストで計算される。 単語と文の特徴を集約することにより、MiM-ISTDの表現能力を著しく向上させることができる。 NUAA-SIRSTとIRSTD-1kの実験により,本手法の精度と効率が向上した。 具体的には、MiM-ISTD は SOTA よりも 10 \times$ で、推論中の GPU メモリ使用率を 73.4$\%$ per 2048 \times 2048$ で減らし、高解像度赤外線画像に対する Mamba ベースの理解に関する$&$の制約を克服する。ソースコードは https://github.com/txchen-USTC/MiM-ISTD で入手できる。

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