論文の概要: LSKNet: A Foundation Lightweight Backbone for Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11735v5
• Date: Mon, 30 Sep 2024 08:21:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:01.907183
• Title: LSKNet: A Foundation Lightweight Backbone for Remote Sensing
• Title（参考訳）: LSKNet: リモートセンシングのための基礎的な軽量バックボーン
• Authors: Yuxuan Li, Xiang Li, Yimian Dai, Qibin Hou, Li Liu, Yongxiang Liu, Ming-Ming Cheng, Jian Yang,
• Abstract要約: 本稿では,軽量なLarge Selective Kernel Network (LSKNet) バックボーンを提案する。 LSKNetはその大きな空間受容場を調整し、リモートセンシングシナリオにおける様々なオブジェクトの範囲をモデル化する。 我々の軽量LSKNetは、標準リモートセンシング分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションベンチマークに基づいて、最先端のスコアを設定しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.29112381082243
• License:
• Abstract: Remote sensing images pose distinct challenges for downstream tasks due to their inherent complexity. While a considerable amount of research has been dedicated to remote sensing classification, object detection and semantic segmentation, most of these studies have overlooked the valuable prior knowledge embedded within remote sensing scenarios. Such prior knowledge can be useful because remote sensing objects may be mistakenly recognized without referencing a sufficiently long-range context, which can vary for different objects. This paper considers these priors and proposes a lightweight Large Selective Kernel Network (LSKNet) backbone. LSKNet can dynamically adjust its large spatial receptive field to better model the ranging context of various objects in remote sensing scenarios. To our knowledge, large and selective kernel mechanisms have not been previously explored in remote sensing images. Without bells and whistles, our lightweight LSKNet sets new state-of-the-art scores on standard remote sensing classification, object detection and semantic segmentation benchmarks. Our comprehensive analysis further validated the significance of the identified priors and the effectiveness of LSKNet. The code is available at https://github.com/zcablii/LSKNet.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像は、その固有の複雑さのために、下流のタスクに対して異なる課題を生じさせる。 リモートセンシング分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションに多くの研究がなされているが、これらの研究の多くは、リモートセンシングシナリオに埋め込まれた貴重な事前知識を見落としている。 このような事前知識は、遠隔センシングオブジェクトが十分に長い範囲のコンテキストを参照せずに誤って認識され、異なるオブジェクトに対して異なる可能性があるため、有用である。 本稿では,これらの前提を考察し,軽量なLarge Selective Kernel Network(LSKNet)のバックボーンを提案する。 LSKNetはその大きな空間受容場を動的に調整し、リモートセンシングシナリオにおける様々なオブジェクトの範囲をモデル化する。 我々の知る限り、大規模で選択的なカーネル機構は、これまでリモートセンシング画像では研究されていない。 我々の軽量LSKNetは、標準リモートセンシング分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションベンチマークに基づいて、最先端のスコアを設定しています。 包括的分析により、同定された事前の意義とLSKNetの有効性がさらに検証された。 コードはhttps://github.com/zcablii/LSKNetで公開されている。

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