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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02148v4
• Date: Mon, 24 Jun 2024 05:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 01:41:44.295424
• 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, Zi Ye, Zhentao Tan, Tao Gong, Yue Wu, Qi Chu, Bin Liu, Nenghai Yu, Jieping Ye,
• Abstract要約: ネスト構造であるMamba-in-Mamba(MiM-ISTD)を開発した。 MiM-ISTDはSOTA法より8倍高速で、2048×2048$のイメージでテストすると、GPUメモリ使用率を62.2$%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.46396769642787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, infrared small target detection (ISTD) has made significant progress, thanks to the development of basic models. Specifically, the models combining CNNs with transformers can successfully extract both local and global features. However, the disadvantage of the transformer is also inherited, i.e., the quadratic computational complexity to sequence length. Inspired by the recent basic model with linear complexity for long-distance modeling, Mamba, we explore the potential of this state space model for ISTD task in terms of effectiveness and efficiency in the paper. However, directly applying Mamba achieves suboptimal performances due to the insufficient harnessing of local features, which are imperative for detecting small targets. Instead, we tailor a nested structure, Mamba-in-Mamba (MiM-ISTD), for efficient ISTD. It consists of Outer and Inner Mamba blocks to adeptly capture both global and local features. Specifically, we treat the local patches as "visual sentences" and use the Outer Mamba to explore the global information. We then decompose each visual sentence into sub-patches as "visual words" and use the Inner Mamba to further explore the local information among words in the visual sentence with negligible computational costs. By aggregating the visual word and visual sentence features, our MiM-ISTD can effectively explore both global and local information. Experiments on NUAA-SIRST and IRSTD-1k show the superior accuracy and efficiency of our method. Specifically, MiM-ISTD is $8 \times$ faster than the SOTA method and reduces GPU memory usage by 62.2$\%$ when testing on $2048 \times 2048$ images, overcoming the computation and memory constraints on high-resolution infrared images.
• Abstract（参考訳）: 近年,基本モデルの開発により,赤外線小目標検出 (ISTD) が大幅に進歩している。 具体的には、CNNとトランスフォーマーを組み合わせたモデルで、局所的特徴とグローバル的特徴の両方を抽出できる。 しかし、変換器の欠点、すなわち2次計算の複雑さからシーケンス長までも受け継がれている。 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であるMambaに触発され、本論文の有効性と効率性の観点から、ISTDタスクのための状態空間モデルの可能性を探る。 しかし,Mambaの直接適用は,小目標検出に必須である局所的特徴の活用が不十分なため,準最適性能を実現する。 代わりに、効率的なISTDのためにネスト構造であるMamba-in-Mamba(MiM-ISTD)を調整します。 外界と内界のマンバブロックからなり、グローバルとローカルの両方の特徴を巧みに捉えている。 具体的には、ローカルパッチを「視覚文」として扱い、アウトドア・マンバを用いてグローバルな情報を探索する。 次に、各視覚文を「視覚的単語」としてサブパッチに分解し、インナー・マンバを用いて視覚文中の単語間の局所情報を無視可能な計算コストで探索する。 視覚的単語と視覚的文の特徴を集約することにより、我々のMiM-ISTDはグローバル情報とローカル情報の両方を効果的に探索することができる。 NUAA-SIRSTとIRSTD-1kを用いた実験により,本手法の精度と効率が向上した。 具体的には、MiM-ISTD は SOTA 法よりも 8 \times$ 速く、2048$ 2048$ の画像でテストすると、GPU のメモリ使用量を 62.2$$$% 削減し、高解像度赤外線画像の計算とメモリ制約を克服する。

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