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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11545v2
• Date: Mon, 26 Aug 2024 05:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 12:42:21.404260
• Title: UNetMamba: An 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: UNetMambaは、MambaをベースにしたUNetに似たセマンティックセグメンテーションモデルである。 UNetMambaは、mIoUによる最先端の手法よりも、LoveDAでは0.87%、ISPRS Vaihingenでは0.36%向上している。
• 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: Semantic segmentation of high-resolution remote sensing images is vital in downstream applications such as land-cover mapping, urban planning and disaster assessment.Existing Transformer-based methods suffer from the constraint between accuracy and efficiency, while the recently proposed Mamba is renowned for being efficient. Therefore, to overcome the dilemma, we propose UNetMamba, a UNet-like semantic segmentation model based on Mamba. 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 UNetMamba outperforms the state-of-the-art methods with mIoU increased by 0.87% on LoveDA and 0.36% on ISPRS Vaihingen, while achieving high efficiency through the lightweight design, less memory footprint and reduced computational cost. The source code is 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、土地被覆マッピング、都市計画、災害評価といった下流の応用において不可欠であり、既存のトランスフォーマー方式は精度と効率の制約に悩まされ、最近提案されたマンバは効率的であることが知られている。 そこで我々は,このジレンマを克服するために,UNetに似たセマンティックセマンティックセマンティクスモデルである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復号できるmba segmentation decoder (MSD) と、列車専用だがローカルコンテンツの知覚を著しく向上させるローカル監視モジュール (LSM) を組み込んでいる。 UNetMambaはLoveDAで0.87%、ISPRS Vaihingenで0.36%増加し、軽量な設計で高効率を実現し、メモリフットプリントを小さくし、計算コストを削減した。 ソースコードはhttps://github.com/EnzeZhu 2001/UNetMamba.comで入手できる。

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