論文の概要: Spatial and Spatial-Spectral Morphological Mamba for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01372v3
• Date: Sat, 30 Nov 2024 13:24:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:02.425625
• Title: Spatial and Spatial-Spectral Morphological Mamba for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類のための空間・空間スペクトル形態マンバ
• Authors: Muhammad Ahmad, Muhammad Hassaan Farooq Butt, Adil Mehmood Khan, Manuel Mazzara, Salvatore Distefano, Muhammad Usama, Swalpa Kumar Roy, Jocelyn Chanussot, Danfeng Hong,
• Abstract要約: 形態空間マンバ(SMM)モデルと形態空間スペクトルマンバ(SSMM)モデル(MorpMamba)を提案する。 MorpMambaは、形態的操作の強みと状態空間モデルフレームワークを組み合わせることで、トランスフォーマーのより効率的な代替手段を提供する。 広く使われているHSIデータセットの実験結果から、MorpMambaは従来のCNNやトランスフォーマーモデルよりも優れたパラメトリック効率を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.943537708598306
• License:
• Abstract: Recent advancements in transformers, specifically self-attention mechanisms, have significantly improved hyperspectral image (HSI) classification. However, these models often suffer from inefficiencies, as their computational complexity scales quadratically with sequence length. To address these challenges, we propose the morphological spatial mamba (SMM) and morphological spatial-spectral Mamba (SSMM) model (MorpMamba), which combines the strengths of morphological operations and the state space model framework, offering a more computationally efficient alternative to transformers. In MorpMamba, a novel token generation module first converts HSI patches into spatial-spectral tokens. These tokens are then processed through morphological operations such as erosion and dilation, utilizing depthwise separable convolutions to capture structural and shape information. A token enhancement module refines these features by dynamically adjusting the spatial and spectral tokens based on central HSI regions, ensuring effective feature fusion within each block. Subsequently, multi-head self-attention is applied to further enrich the feature representations, allowing the model to capture complex relationships and dependencies within the data. Finally, the enhanced tokens are fed into a state space module, which efficiently models the temporal evolution of the features for classification. Experimental results on widely used HSI datasets demonstrate that MorpMamba achieves superior parametric efficiency compared to traditional CNN and transformer models while maintaining high accuracy. The code will be made publicly available at \url{https://github.com/mahmad000/MorpMamba}.
• Abstract（参考訳）: 近年の変圧器、特に自己注意機構の進歩は、高スペクトル画像(HSI)分類を大幅に改善した。 しかしながら、これらのモデルはしばしば非効率に悩まされる。 これらの課題に対処するために,形態的空間マンバ (SMM) と形態的空間スペクトルマンバ (SSMM) モデル (MorpMamba) を提案する。 MorpMambaでは、新しいトークン生成モジュールが最初にHSIパッチを空間分光トークンに変換する。 これらのトークンは、浸食や希釈などの形態操作によって処理され、深く分離可能な畳み込みを利用して構造情報や形状情報をキャプチャする。 トークン拡張モジュールは、中央HSI領域に基づいて空間トークンとスペクトルトークンを動的に調整することでこれらの特徴を洗練し、各ブロック内で効果的な特徴融合を保証する。 その後、マルチヘッドの自己注意を適用して特徴表現をさらに強化し、モデルがデータ内の複雑な関係や依存関係をキャプチャできるようにする。 最後に、拡張されたトークンは状態空間モジュールに供給され、分類のための機能の時間的進化を効率的にモデル化する。 広く使われているHSIデータセットの実験結果から,MorpMambaは従来のCNNやトランスフォーマーモデルよりも優れたパラメトリック効率を実現し,高精度を維持した。 コードは \url{https://github.com/mahmad000/MorpMamba} で公開されている。

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