論文の概要: Rethinking Scanning Strategies with Vision Mamba in Semantic Segmentation of Remote Sensing Imagery: An Experimental Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08493v1
• Date: Tue, 14 May 2024 10:36:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 14:28:33.717299
• Title: Rethinking Scanning Strategies with Vision Mamba in Semantic Segmentation of Remote Sensing Imagery: An Experimental Study
• Title（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における視覚マンバによるスキャン戦略の再考:実験的検討
• Authors: Qinfeng Zhu, Yuan Fang, Yuanzhi Cai, Cheng Chen, Lei Fan,
• Abstract要約: 画像のセマンティックセグメンテーションにおける主流走査方向とそれらの組み合わせの影響について検討する。 高解像度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には、単純で単一の走査方向が十分であると考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.334290421966221
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning methods, especially Convolutional Neural Networks (CNN) and Vision Transformer (ViT), are frequently employed to perform semantic segmentation of high-resolution remotely sensed images. However, CNNs are constrained by their restricted receptive fields, while ViTs face challenges due to their quadratic complexity. Recently, the Mamba model, featuring linear complexity and a global receptive field, has gained extensive attention for vision tasks. In such tasks, images need to be serialized to form sequences compatible with the Mamba model. Numerous research efforts have explored scanning strategies to serialize images, aiming to enhance the Mamba model's understanding of images. However, the effectiveness of these scanning strategies remains uncertain. In this research, we conduct a comprehensive experimental investigation on the impact of mainstream scanning directions and their combinations on semantic segmentation of remotely sensed images. Through extensive experiments on the LoveDA, ISPRS Potsdam, and ISPRS Vaihingen datasets, we demonstrate that no single scanning strategy outperforms others, regardless of their complexity or the number of scanning directions involved. A simple, single scanning direction is deemed sufficient for semantic segmentation of high-resolution remotely sensed images. Relevant directions for future research are also recommended.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と視覚変換器(ViT)は高解像度の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を行うために頻繁に使用される。 しかし、CNNは制限された受容野に制約されているのに対し、ViTは2次複雑さのために課題に直面している。 近年,線形複雑度と大域的受容場を特徴とするマンバモデルが視覚タスクに広く注目されている。 このようなタスクでは、イメージをシリアライズして、Mambaモデルと互換性のあるシーケンスを生成する必要がある。 多くの研究がイメージのシリアライズのためのスキャン戦略を探求しており、マンバモデルのイメージ理解を強化することを目的としている。 しかし,これらのスキャニング手法の有効性は未だ不明である。 本研究では,主流走査方向とそれらの組み合わせが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に与える影響について,包括的実験を行った。 LoveDA, ISPRS Potsdam, ISPRS Vaihingenデータセットの広範な実験を通じて, 複雑さや走査方向の数に関わらず, 単一の走査戦略が他よりも優れていることが実証された。 高解像度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には、単純で単一の走査方向が十分であると考えられる。 今後の研究の方向性も推奨されている。

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