論文の概要: ChangeMamba: Remote Sensing Change Detection with Spatio-Temporal State Space Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03425v5
- Date: Wed, 26 Jun 2024 10:38:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 18:45:18.403206
- Title: ChangeMamba: Remote Sensing Change Detection with Spatio-Temporal State Space Model
- Title（参考訳）: ChangeMamba:時空間空間モデルによるリモートセンシング変化検出
- Authors: Hongruixuan Chen, Jian Song, Chengxi Han, Junshi Xia, Naoto Yokoya,
- Abstract要約: Mambaアーキテクチャは、一連の自然言語処理タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
我々は、バイナリ変更検出、セマンティック変更検出、建築損傷評価のために、MambaBCD、MambaSCD、MambaBDAと呼ばれる対応するフレームワークをカスタマイズする。
3つのフレームワークはいずれも最先端のVisual Mambaアーキテクチャをエンコーダとして採用しており、入力画像からグローバルな空間的情報を完全に学習することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.063680125378347
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Convolutional neural networks (CNN) and Transformers have made impressive progress in the field of remote sensing change detection (CD). However, both architectures have inherent shortcomings: CNN are constrained by a limited receptive field that may hinder their ability to capture broader spatial contexts, while Transformers are computationally intensive, making them costly to train and deploy on large datasets. Recently, the Mamba architecture, based on state space models, has shown remarkable performance in a series of natural language processing tasks, which can effectively compensate for the shortcomings of the above two architectures. In this paper, we explore for the first time the potential of the Mamba architecture for remote sensing CD tasks. We tailor the corresponding frameworks, called MambaBCD, MambaSCD, and MambaBDA, for binary change detection (BCD), semantic change detection (SCD), and building damage assessment (BDA), respectively. All three frameworks adopt the cutting-edge Visual Mamba architecture as the encoder, which allows full learning of global spatial contextual information from the input images. For the change decoder, which is available in all three architectures, we propose three spatio-temporal relationship modeling mechanisms, which can be naturally combined with the Mamba architecture and fully utilize its attribute to achieve spatio-temporal interaction of multi-temporal features, thereby obtaining accurate change information. On five benchmark datasets, our proposed frameworks outperform current CNN- and Transformer-based approaches without using any complex training strategies or tricks, fully demonstrating the potential of the Mamba architecture in CD tasks. Further experiments show that our architecture is quite robust to degraded data. The source code will be available in https://github.com/ChenHongruixuan/MambaCD
- Abstract（参考訳）: 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は、リモートセンシング変化検出(CD)の分野で目覚ましい進歩を遂げた。
しかし、両方のアーキテクチャには固有の欠点がある。CNNは、より広い空間的コンテキストをキャプチャする能力を阻害する、限定的な受容的フィールドによって制約されている一方で、Transformerは計算集約的であり、大規模なデータセット上でトレーニングとデプロイにコストがかかる。
近年、状態空間モデルに基づくMambaアーキテクチャは、上記の2つのアーキテクチャの欠点を効果的に補うことができる一連の自然言語処理タスクにおいて、顕著な性能を示している。
本稿では,リモートセンシングCDタスクにおけるMambaアーキテクチャの可能性について検討する。
我々は,2値変化検出 (BCD), 意味変化検出 (SCD), 建物損傷評価 (BDA) に対応するフレームワークであるMambaBCD, MambaSCD, MambaBDAを調整した。
3つのフレームワークはいずれも最先端のVisual Mambaアーキテクチャをエンコーダとして採用しており、入力画像からグローバルな空間的情報を完全に学習することができる。
3つのアーキテクチャで利用可能な変更デコーダについて,Mambaアーキテクチャと自然に結合可能な3つの時空間関係モデリング機構を提案し,その特性をフル活用して複数時空間特徴の時空間相互作用を実現し,正確な変更情報を得る。
5つのベンチマークデータセットにおいて、提案するフレームワークは、複雑なトレーニング戦略やトリックを使わずに、現在のCNNおよびTransformerベースのアプローチより優れており、CDタスクにおけるMambaアーキテクチャの可能性を完全に実証している。
さらなる実験は、アーキテクチャが劣化したデータに対して非常に堅牢であることを示している。
ソースコードはhttps://github.com/ChenHongruixuan/MambaCDで入手できる。
関連論文リスト
- MambaDepth: Enhancing Long-range Dependency for Self-Supervised Fine-Structured Monocular Depth Estimation [0.0]
MambaDepthは自己監督深度推定に適した多目的ネットワークである。
MambaDepthは、自己教師付き深さ推定におけるU-Netの有効性と、Mambaの高度な能力を組み合わせる。
MambaDepthは、Make3DやCityscapesといった他のデータセットよりも優れた一般化能力を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T22:08:48Z) - CDMamba: Remote Sensing Image Change Detection with Mamba [30.387208446303944]
我々はCDMambaと呼ばれるモデルを提案し、CDタスクを扱うためのグローバル機能とローカル機能とを効果的に組み合わせている。
具体的には,Mambaのグローバルな特徴抽出と畳み込みによる局所的詳細化を実現するために,Scaled Residual ConvMambaブロックを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T16:04:30Z) - MambaUIE&SR: Unraveling the Ocean's Secrets with Only 2.8 GFLOPs [1.7648680700685022]
水中画像強調(UIE)技術は,光吸収・散乱による水中画像劣化問題に対処することを目的としている。
近年、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ベースの手法が広く研究されている。
MambaUIEは、グローバルおよびローカル情報を効率的に合成することができ、非常に少数のパラメータを高い精度で保持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T05:12:11Z) - RS3Mamba: Visual State Space Model for Remote Sensing Images Semantic Segmentation [7.922421805234563]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T04:59:28Z) - RSMamba: Remote Sensing Image Classification with State Space Model [25.32283897448209]
リモートセンシング画像分類のための新しいアーキテクチャであるRSMambaを紹介する。
RSMamba は State Space Model (SSM) をベースにしており、Mamba として知られる効率的なハードウェアを意識した設計を取り入れている。
非時間画像データのモデル化にマンバの容量を増大させる動的マルチパスアクティベーション機構を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T17:59:49Z) - MiM-ISTD: Mamba-in-Mamba for Efficient Infrared Small Target Detection [72.46396769642787]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-04T15:57:29Z) - PointMamba: A Simple State Space Model for Point Cloud Analysis [65.59944745840866]
我々は、最近の代表的状態空間モデル(SSM)であるMambaの成功を、NLPからポイントクラウド分析タスクへ転送するPointMambaを提案する。
従来のトランスフォーマーとは異なり、PointMambaは線形複雑性アルゴリズムを採用し、グローバルなモデリング能力を示しながら計算コストを大幅に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T14:56:13Z) - VMamba: Visual State Space Model [92.83984290020891]
VMambaは、線形時間複雑性で動作するビジョンバックボーンである。
VMambaのコアには2D Selective Scan (SS2D)モジュールを備えたVisual State-Space (VSS)ブロックのスタックがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-18T17:55:39Z) - Neural Attentive Circuits [93.95502541529115]
我々は、NAC(Neural Attentive Circuits)と呼ばれる汎用的でモジュラーなニューラルアーキテクチャを導入する。
NACは、ドメイン知識を使わずに、ニューラルネットワークモジュールのパラメータ化と疎結合を学習する。
NACは推論時に8倍のスピードアップを達成するが、性能は3%以下である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-14T18:00:07Z) - Slimmable Domain Adaptation [112.19652651687402]
重み付けモデルバンクを用いて、ドメイン間の一般化を改善するためのシンプルなフレームワーク、Slimmable Domain Adaptationを導入する。
私たちのフレームワークは、他の競合するアプローチを、複数のベンチマークにおいて非常に大きなマージンで上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-14T06:28:04Z) - CSformer: Bridging Convolution and Transformer for Compressive Sensing [65.22377493627687]
本稿では,CNNからの詳細な空間情報を活用するためのハイブリッドフレームワークと,表現学習の強化を目的としたトランスフォーマーが提供するグローバルコンテキストを統合することを提案する。
提案手法は、適応的なサンプリングとリカバリからなるエンドツーエンドの圧縮画像センシング手法である。
実験により, 圧縮センシングにおける専用トランスアーキテクチャの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T04:37:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。