論文の概要: PPMamba: A Pyramid Pooling Local Auxiliary SSM-Based Model for Remote Sensing Image Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06309v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 08:08:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 18:40:09.118068
• Title: PPMamba: A Pyramid Pooling Local Auxiliary SSM-Based Model for Remote Sensing Image Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: PPMamba:リモートセンシング画像セマンティックセマンティックセグメンテーションのための局所SSMモデル
• Authors: Yin Hu, Xianping Ma, Jialu Sui, Man-On Pun,
• Abstract要約: 本稿では,CNN と Mamba を統合し,セマンティックセグメンテーションタスクを実現する新しいネットワークである Pyramid Pooling Mamba (PPMamba) を提案する。 PPMambaは最先端のモデルに比べて競争力がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5136939451642137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation is a vital task in the field of remote sensing (RS). However, conventional convolutional neural network (CNN) and transformer-based models face limitations in capturing long-range dependencies or are often computationally intensive. Recently, an advanced state space model (SSM), namely Mamba, was introduced, offering linear computational complexity while effectively establishing long-distance dependencies. Despite their advantages, Mamba-based methods encounter challenges in preserving local semantic information. To cope with these challenges, this paper proposes a novel network called Pyramid Pooling Mamba (PPMamba), which integrates CNN and Mamba for RS semantic segmentation tasks. The core structure of PPMamba, the Pyramid Pooling-State Space Model (PP-SSM) block, combines a local auxiliary mechanism with an omnidirectional state space model (OSS) that selectively scans feature maps from eight directions, capturing comprehensive feature information. Additionally, the auxiliary mechanism includes pyramid-shaped convolutional branches designed to extract features at multiple scales. Extensive experiments on two widely-used datasets, ISPRS Vaihingen and LoveDA Urban, demonstrate that PPMamba achieves competitive performance compared to state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションはリモートセンシング(RS)分野において重要な課題である。 しかし、従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーベースのモデルは、長距離依存をキャプチャする際の制限に直面している。 近年,Mambaと呼ばれる先進状態空間モデル(SSM)が導入された。 これらの利点にもかかわらず、Mambaベースの手法は、局所的な意味情報を保存する上での課題に直面する。 本稿では,これらの課題に対処するために,CNN と Mamba を統合した RS セマンティックセグメンテーションタスクのための新しいネットワークである Pyramid Pooling Mamba (PPMamba) を提案する。 ピラミッドプール状態空間モデル(PP-SSM)ブロックであるPPMambaの中核構造は、局所的な補助機構と、全方位状態空間モデル(OSS)を組み合わせて、8方向から特徴マップを選択的にスキャンし、包括的な特徴情報をキャプチャする。 さらに補助機構には、複数のスケールで特徴を引き出すように設計されたピラミッド形の畳み込み枝が含まれる。 ISPRS VaihingenとLoveDA Urbanの2つの広く使われているデータセットに対する大規模な実験は、PPMambaが最先端のモデルと比較して競争力を発揮することを示した。

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