論文の概要: LWGANet: A Lightweight Group Attention Backbone for Remote Sensing Visual Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10040v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 08:56:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 17:59:09.698786
• Title: LWGANet: A Lightweight Group Attention Backbone for Remote Sensing Visual Tasks
• Title（参考訳）: LWGANet: リモートセンシングビジュアルタスクのための軽量グループ注意バックボーン
• Authors: Wei Lu, Si-Bao Chen, Chris H. Q. Ding, Jin Tang, Bin Luo,
• Abstract要約: この記事では、RS視覚タスクに適した専用の軽量バックボーンネットワークであるLWGANetを紹介する。 RS画像用に調整されたLWGAモジュールは、冗長な特徴を利用して幅広い空間情報を抽出する。 その結果、LWGANetの広範な適用性と、高性能と低複雑性の最適なバランスを維持する能力が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.924609707499915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Remote sensing (RS) visual tasks have gained significant academic and practical importance. However, they encounter numerous challenges that hinder effective feature extraction, including the detection and recognition of multiple objects exhibiting substantial variations in scale within a single image. While prior dual-branch or multi-branch architectural strategies have been effective in managing these object variances, they have concurrently resulted in considerable increases in computational demands and parameter counts. Consequently, these architectures are rendered less viable for deployment on resource-constrained devices. Contemporary lightweight backbone networks, designed primarily for natural images, frequently encounter difficulties in effectively extracting features from multi-scale objects, which compromises their efficacy in RS visual tasks. This article introduces LWGANet, a specialized lightweight backbone network tailored for RS visual tasks, incorporating a novel lightweight group attention (LWGA) module designed to address these specific challenges. LWGA module, tailored for RS imagery, adeptly harnesses redundant features to extract a wide range of spatial information, from local to global scales, without introducing additional complexity or computational overhead. This facilitates precise feature extraction across multiple scales within an efficient framework.LWGANet was rigorously evaluated across twelve datasets, which span four crucial RS visual tasks: scene classification, oriented object detection, semantic segmentation, and change detection. The results confirm LWGANet's widespread applicability and its ability to maintain an optimal balance between high performance and low complexity, achieving SOTA results across diverse datasets. LWGANet emerged as a novel solution for resource-limited scenarios requiring robust RS image processing capabilities.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)視覚タスクは、学術的および実践的に重要な意味を持つようになった。 しかし、複数の物体の検出と認識など、効果的な特徴抽出を妨げる多くの課題に直面している。 従来のデュアルブランチやマルチブランチのアーキテクチャ戦略は、これらのオブジェクトの分散を管理するのに効果的であったが、同時に計算要求やパラメータ数も大幅に増加した。 その結果、これらのアーキテクチャは、リソース制約のあるデバイスへのデプロイでは、あまり有効ではない。 主に自然画像用に設計された現代の軽量バックボーンネットワークは、RS視覚タスクにおけるそれらの有効性を損なうような、マルチスケールオブジェクトから機能を効果的に抽出することの難しさにしばしば遭遇する。 本稿では、RS視覚タスクに適した軽量バックボーンネットワークであるLWGANetを紹介し、これらの課題に対処するために設計された新しい軽量グループアテンション(LWGA)モジュールを組み込む。 RS画像用に調整されたLWGAモジュールは、余分な特徴を活用して、さらなる複雑さや計算オーバーヘッドを導入することなく、ローカルからグローバルスケールまで幅広い空間情報を抽出する。 LWGANetは、シーン分類、オブジェクト指向オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、変更検出の4つの重要な視覚タスクにまたがる12のデータセットで厳格に評価された。 結果は、LWGANetの広範な適用性と、ハイパフォーマンスと低複雑性の最適なバランスを維持する能力を確認し、多様なデータセットでSOTA結果を達成する。 LWGANetは、堅牢なRS画像処理機能を必要とするリソース制限シナリオのための新しいソリューションとして登場した。

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