論文の概要: UNetMamba: Efficient UNet-Like Mamba for Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11545v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 11:53:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 17:17:15.208379
• Title: UNetMamba: Efficient UNet-Like Mamba for Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: UNetMamba: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のための効率的なUNetライクなマンバ
• Authors: Enze Zhu, Zhan Chen, Dingkai Wang, Hanru Shi, Xiaoxuan Liu, Lei Wang,
• Abstract要約: 本稿では,新しいマンバに基づくセマンティックセグメンテーションモデルであるUNetMambaを提案する。 これは、高解像度画像内の複雑な情報を効率的にデコードできるMamba Decoder (MSD) と、ローカル・スーパービジョン・モジュール (LSM) を組み込んでいる。 UNet-Mambaは、mIoUがLoveDAで0.87%増加し、ISPRS Vaihingenで0.36%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9571046933387395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The semantic segmentation of high-resolution remote sensing images plays a crucial role in downstream applications such as urban planning and disaster assessment. However, existing Transformer-based methods suffer from the constraint between accuracy and efficiency. To overcome this dilemma, we propose UNetMamba, a novel Mamba-based semantic segmentation model. It incorporates a Mamba Segmentation Decoder (MSD) that can efficiently decode the complex information within high-resolution images, and a Local Supervision Module (LSM), which is train-only but can significantly enhance the perception of local contents. Extensive experiments demonstrate that UNet-Mamba outperforms the state-of-the-art methods with the mIoU increased by 0.87% on LoveDA and 0.36% on ISPRS Vaihingen, while achieving high efficiency through light weight, low memory footprint and low computational cost. The source code will soon be publicly available at https://github.com/EnzeZhu2001/UNetMamba.
• Abstract（参考訳）: 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は、都市計画や災害評価といった下流の応用において重要な役割を担っている。 しかし、既存のTransformerベースの手法は精度と効率の制約に悩まされている。 このジレンマを克服するために,新しいマンバに基づくセマンティックセグメンテーションモデルであるUNetMambaを提案する。 高解像度画像内の複雑な情報を効率的にデコードできるMamba Segmentation Decoder (MSD) と、列車専用だがローカルコンテンツの認識を著しく向上できるLocal Supervision Module (LSM) が組み込まれている。 UNet-Mambaは、mIoUがLoveDAで0.87%、ISPRS Vaihingenで0.36%増加し、軽量化、メモリフットプリントの低さ、計算コストで高い効率を実現している。 ソースコードは間もなくhttps://github.com/EnzeZhu 2001/UNetMamba.comで公開される。

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