Fugu-MT 論文翻訳(概要): Seg-LSTM: Performance of xLSTM for Semantic Segmentation of Remotely Sensed Images

論文の概要: Seg-LSTM: Performance of xLSTM for Semantic Segmentation of Remotely Sensed Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14086v1
Date: Thu, 20 Jun 2024 08:01:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-21 14:50:31.127146
Title: Seg-LSTM: Performance of xLSTM for Semantic Segmentation of Remotely Sensed Images
Title（参考訳）: Seg-LSTM: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のためのxLSTMの性能
Authors: Qinfeng Zhu, Yuanzhi Cai, Lei Fan,
Abstract要約: 本研究は、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ビジョン-LSTMの有効性を評価するための最初の試みである。セグメンテーションにおけるVision-LSTMの性能は,ほとんどの比較試験において,Vision-TransformersベースのモデルとVision-Mambaベースのモデルよりも限定的であり,概して劣っていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5954224931801726
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advancements in autoregressive networks with linear complexity have driven significant research progress, demonstrating exceptional performance in large language models. A representative model is the Extended Long Short-Term Memory (xLSTM), which incorporates gating mechanisms and memory structures, performing comparably to Transformer architectures in long-sequence language tasks. Autoregressive networks such as xLSTM can utilize image serialization to extend their application to visual tasks such as classification and segmentation. Although existing studies have demonstrated Vision-LSTM's impressive results in image classification, its performance in image semantic segmentation remains unverified. Our study represents the first attempt to evaluate the effectiveness of Vision-LSTM in the semantic segmentation of remotely sensed images. This evaluation is based on a specifically designed encoder-decoder architecture named Seg-LSTM, and comparisons with state-of-the-art segmentation networks. Our study found that Vision-LSTM's performance in semantic segmentation was limited and generally inferior to Vision-Transformers-based and Vision-Mamba-based models in most comparative tests. Future research directions for enhancing Vision-LSTM are recommended. The source code is available from https://github.com/zhuqinfeng1999/Seg-LSTM.
Abstract（参考訳）: 線形複雑性を持つ自己回帰ネットワークの最近の進歩は、大きな言語モデルにおいて例外的な性能を示すなど、大きな研究の進展を招いている。代表的なモデルは拡張長短期記憶(Extensioned Long Short-Term Memory, xLSTM)であり、これはゲーティング機構とメモリ構造を組み込んだもので、長いシーケンス言語タスクにおいてトランスフォーマーアーキテクチャと互換性がある。 xLSTMのような自動回帰ネットワークは、イメージシリアライゼーションを利用して、分類やセグメンテーションといった視覚的なタスクに応用を拡張できる。既存の研究では、画像分類におけるVision-LSTMの顕著な結果を示しているが、画像意味的セグメンテーションのパフォーマンスは検証されていない。本研究は、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ビジョン-LSTMの有効性を評価するための最初の試みである。この評価は、Seg-LSTMと呼ばれる専用に設計されたエンコーダデコーダアーキテクチャと、最先端セグメンテーションネットワークとの比較に基づいている。セグメンテーションにおけるVision-LSTMの性能は,ほとんどの比較試験において,Vision-TransformersベースのモデルとVision-Mambaベースのモデルよりも限定的であり,概して劣っていることがわかった。 Vision-LSTMの今後の研究指針が推奨されている。ソースコードはhttps://github.com/zhuqinfeng 1999/Seg-LSTMから入手できる。

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