論文の概要: CDMamba: Remote Sensing Image Change Detection with Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04207v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 16:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:10:28.847904
• Title: CDMamba: Remote Sensing Image Change Detection with Mamba
• Title（参考訳）: CDMamba:Mambaによるリモートセンシング画像変化検出
• Authors: Haotian Zhang, Keyan Chen, Chenyang Liu, Hao Chen, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.387208446303944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the Mamba architecture based on state space models has demonstrated remarkable performance in a series of natural language processing tasks and has been rapidly applied to remote sensing change detection (CD) tasks. However, most methods enhance the global receptive field by directly modifying the scanning mode of Mamba, neglecting the crucial role that local information plays in dense prediction tasks (e.g., CD). In this article, we propose a model called CDMamba, which effectively combines global and local features for handling CD tasks. Specifically, the Scaled Residual ConvMamba (SRCM) block is proposed to utilize the ability of Mamba to extract global features and convolution to enhance the local details, to alleviate the issue that current Mamba-based methods lack detailed clues and are difficult to achieve fine detection in dense prediction tasks. Furthermore, considering the characteristics of bi-temporal feature interaction required for CD, the Adaptive Global Local Guided Fusion (AGLGF) block is proposed to dynamically facilitate the bi-temporal interaction guided by other temporal global/local features. Our intuition is that more discriminative change features can be acquired with the guidance of other temporal features. Extensive experiments on three datasets demonstrate that our proposed CDMamba outperforms the current state-of-the-art methods. Our code will be open-sourced at https://github.com/zmoka-zht/CDMamba.
• Abstract（参考訳）: 近年,状態空間モデルに基づく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性能を示し,リモートセンシング変化検出(CD)タスクに急速に適用されている。 しかし、ほとんどの手法はマンバのスキャンモードを直接修正し、局所情報が密接な予測タスク(例えばCD)で果たす重要な役割を無視して、大域的受容野を高める。 本稿では,CDタスクを扱うグローバル機能とローカル機能を効果的に組み合わせたCDMambaというモデルを提案する。 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図り,現在のMamba方式では詳細な手がかりが欠如しており,密集予測タスクにおいて微妙な検出が難しいという問題を緩和するために,SRCMブロックを提案する。 さらに,CDに必要な両時間的特徴相互作用の特性を考慮し,他の時間的グローバル/ローカル特徴によって誘導されるバイテンポラル相互作用を動的に促進するアダプティブ・グローバル・ローカル・ガイドド・フュージョン(AGLGF)ブロックを提案する。 我々の直感は、より差別的な変化特徴は、他の時間的特徴のガイダンスによって取得できるということです。 3つのデータセットに対する大規模な実験により、提案したCDMambaは現在の最先端手法よりも優れていることが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/zmoka-zht/CDMamba.comでオープンソース化されます。

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