論文の概要: SpectralMamba: Efficient Mamba for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08489v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 14:12:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 14:47:19.215400
• Title: SpectralMamba: Efficient Mamba for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: SpectralMamba:ハイパースペクトル画像分類のための効率的なMamba
• Authors: Jing Yao, Danfeng Hong, Chenyu Li, Jocelyn Chanussot,
• Abstract要約: リカレントニューラルネットワークとトランスフォーマーは、ハイパースペクトル(HS)イメージングにおけるほとんどの応用を支配している。 我々は、HS画像分類のための効率的なディープラーニングフレームワークを組み込んだ新しい状態空間モデルであるSpectralMambaを提案する。 SpectralMambaは、パフォーマンスと効率の両面から、驚くほど有望な勝利を生み出している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.18999103115206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recurrent neural networks and Transformers have recently dominated most applications in hyperspectral (HS) imaging, owing to their capability to capture long-range dependencies from spectrum sequences. However, despite the success of these sequential architectures, the non-ignorable inefficiency caused by either difficulty in parallelization or computationally prohibitive attention still hinders their practicality, especially for large-scale observation in remote sensing scenarios. To address this issue, we herein propose SpectralMamba -- a novel state space model incorporated efficient deep learning framework for HS image classification. SpectralMamba features the simplified but adequate modeling of HS data dynamics at two levels. First, in spatial-spectral space, a dynamical mask is learned by efficient convolutions to simultaneously encode spatial regularity and spectral peculiarity, thus attenuating the spectral variability and confusion in discriminative representation learning. Second, the merged spectrum can then be efficiently operated in the hidden state space with all parameters learned input-dependent, yielding selectively focused responses without reliance on redundant attention or imparallelizable recurrence. To explore the room for further computational downsizing, a piece-wise scanning mechanism is employed in-between, transferring approximately continuous spectrum into sequences with squeezed length while maintaining short- and long-term contextual profiles among hundreds of bands. Through extensive experiments on four benchmark HS datasets acquired by satellite-, aircraft-, and UAV-borne imagers, SpectralMamba surprisingly creates promising win-wins from both performance and efficiency perspectives.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワークとトランスフォーマーは、近年、スペクトルシーケンスから長距離依存関係をキャプチャする能力のため、ハイパースペクトル(HS)イメージングにおけるほとんどのアプリケーションを支配している。 しかし、これらの連続的なアーキテクチャの成功にもかかわらず、並列化の困難さや計算的に禁止された注意が原因で生じる非無視的な非効率性は、特にリモートセンシングシナリオにおける大規模観測において、その実用性を妨げている。 本稿では、HS画像分類のための効率的なディープラーニングフレームワークを組み込んだ、新しい状態空間モデルであるSpectralMambaを提案する。 SpectralMambaは、HSデータダイナミクスのシンプルだが適切なモデリングを2つのレベルで特徴付けている。 第一に、空間スペクトル空間において、動的マスクは効率的な畳み込みによって学習され、空間規則性とスペクトル特異性を同時に符号化することにより、識別的表現学習におけるスペクトルのばらつきと混乱を緩和する。 第二に、マージされたスペクトルは、入力依存の全てのパラメータで隠された状態空間で効率的に操作でき、冗長な注意や不動の再帰に依存することなく、選択的に集中した応答が得られる。 さらなる計算量縮小のための空間を探索するために、数百のバンド間の短期的および長期的コンテキストプロファイルを維持しながら、ほぼ連続したスペクトルを圧縮された長さのシーケンスに転送する、ピースワイズ走査機構を用いる。 SpectralMambaは、衛星、航空機、UAVに搭載された画像によって取得された4つのHSデータセットに関する広範な実験を通じて、パフォーマンスと効率の両方の観点から、驚くほど有望な勝利を生み出した。

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