論文の概要: RS3Mamba: Visual State Space Model for Remote Sensing Images Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02457v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 04:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:29:43.570865
• Title: RS3Mamba: Visual State Space Model for Remote Sensing Images Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: RS3Mamba:リモートセンシング画像セマンティックセグメンテーションのためのビジュアルステートスペースモデル
• Authors: Xianping Ma, Xiaokang Zhang, Man-On Pun,
• Abstract要約: 本稿では,この革新的な技術をリモートセンシングタスクに組み込むために,リモートセンシング画像セマンティックセマンティックセマンティフィケーションMamba (RS3Mamba) という新しいデュアルブランチネットワークを提案する。 RS3MambaはVSSブロックを使用して補助ブランチを構築し、畳み込みベースのメインブランチに追加のグローバル情報を提供する。 ISPRS VaihingenとLoveDA Urbanという2つの広く使われているデータセットの実験結果により、提案されたRS3Mambaの有効性と可能性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.922421805234563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation of remote sensing images is a fundamental task in geoscience research. However, there are some significant shortcomings for the widely used convolutional neural networks (CNNs) and Transformers. The former is limited by its insufficient long-range modeling capabilities, while the latter is hampered by its computational complexity. Recently, a novel visual state space (VSS) model represented by Mamba has emerged, capable of modeling long-range relationships with linear computability. In this work, we propose a novel dual-branch network named remote sensing images semantic segmentation Mamba (RS3Mamba) to incorporate this innovative technology into remote sensing tasks. Specifically, RS3Mamba utilizes VSS blocks to construct an auxiliary branch, providing additional global information to convolution-based main branch. Moreover, considering the distinct characteristics of the two branches, we introduce a collaborative completion module (CCM) to enhance and fuse features from the dual-encoder. Experimental results on two widely used datasets, ISPRS Vaihingen and LoveDA Urban, demonstrate the effectiveness and potential of the proposed RS3Mamba. To the best of our knowledge, this is the first vision Mamba specifically designed for remote sensing images semantic segmentation. The source code will be made available at https://github.com/sstary/SSRS.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションは、地球科学研究の基本的な課題である。 しかし、広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーには、いくつかの重大な欠点がある。 前者は不十分な長距離モデリング能力によって制限されており、後者は計算複雑性によって妨げられている。 近年,線形計算可能性を伴う長距離関係をモデル化可能な新しい視覚状態空間(VSS)モデルが出現している。 本研究では、この革新的な技術をリモートセンシングタスクに組み込むために、リモートセンシング画像セマンティックセマンティックセマンティフィケーションMamba(RS3Mamba)と呼ばれる新しいデュアルブランチネットワークを提案する。 具体的には、RS3MambaはVSSブロックを使用して補助ブランチを構築し、畳み込みベースのメインブランチに追加のグローバル情報を提供する。 さらに,2つの分岐の異なる特性を考慮し,デュアルエンコーダの機能を拡張・融合するコラボレーティブコンプリートモジュール(CCM)を導入する。 ISPRS VaihingenとLoveDA Urbanという2つの広く使われているデータセットの実験結果は、提案されたRS3Mambaの有効性と可能性を示している。 我々の知る限りでは、これはリモートセンシング画像セマンティックセグメンテーション用に特別に設計されたMambaの最初のビジョンである。 ソースコードはhttps://github.com/sstary/SSRS.comで入手できる。

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