Fugu-MT 論文翻訳(概要): SAMamba: Adaptive State Space Modeling with Hierarchical Vision for Infrared Small Target Detection

論文の概要: SAMamba: Adaptive State Space Modeling with Hierarchical Vision for Infrared Small Target Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23214v1
Date: Thu, 29 May 2025 07:55:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.752759
Title: SAMamba: Adaptive State Space Modeling with Hierarchical Vision for Infrared Small Target Detection
Title（参考訳）: SAMamba:赤外線小ターゲット検出のための階層的視覚を用いた適応状態空間モデリング
Authors: Wenhao Xu, Shuchen Zheng, Changwei Wang, Zherui Zhang, Chuan Ren, Rongtao Xu, Shibiao Xu,
Abstract要約: 赤外線小目標検出(ISTD)は、軍事・海上・早期警戒用途における長距離監視に不可欠である。 ISTDは画像の0.15%未満のターゲットと複雑な背景との識別性が低いターゲットによって挑戦されている。本稿では,SAM2の階層的特徴学習とMambaの選択的シーケンスモデリングを統合した新しいフレームワークSAMambaを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.964308630328688
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Infrared small target detection (ISTD) is vital for long-range surveillance in military, maritime, and early warning applications. ISTD is challenged by targets occupying less than 0.15% of the image and low distinguishability from complex backgrounds. Existing deep learning methods often suffer from information loss during downsampling and inefficient global context modeling. This paper presents SAMamba, a novel framework integrating SAM2's hierarchical feature learning with Mamba's selective sequence modeling. Key innovations include: (1) A Feature Selection Adapter (FS-Adapter) for efficient natural-to-infrared domain adaptation via dual-stage selection (token-level with a learnable task embedding and channel-wise adaptive transformations); (2) A Cross-Channel State-Space Interaction (CSI) module for efficient global context modeling with linear complexity using selective state space modeling; and (3) A Detail-Preserving Contextual Fusion (DPCF) module that adaptively combines multi-scale features with a gating mechanism to balance high-resolution and low-resolution feature contributions. SAMamba addresses core ISTD challenges by bridging the domain gap, maintaining fine-grained details, and efficiently modeling long-range dependencies. Experiments on NUAA-SIRST, IRSTD-1k, and NUDT-SIRST datasets show SAMamba significantly outperforms state-of-the-art methods, especially in challenging scenarios with heterogeneous backgrounds and varying target scales. Code: https://github.com/zhengshuchen/SAMamba.
Abstract（参考訳）: 赤外線小目標検出(ISTD)は、軍事・海上・早期警戒用途における長距離監視に不可欠である。 ISTDは画像の0.15%未満のターゲットと複雑な背景との識別性が低いターゲットによって挑戦されている。既存のディープラーニング手法は、ダウンサンプリングと非効率なグローバルコンテキストモデリングの間、情報損失に悩まされることが多い。本稿では,SAM2の階層的特徴学習とMambaの選択的シーケンスモデリングを統合した新しいフレームワークSAMambaを提案する。 1)2段階選択による効率的な自然対赤外線ドメイン適応のための機能選択アダプタ(FS-Adapter)、(2)選択状態空間モデリングを用いた線形複雑度のある効率的なグローバルコンテキストモデリングのためのクロスチャネル状態空間相互作用(CSI)モジュール、(3)高分解能および低分解能特徴コントリビューションのバランスをとるゲーティング機構とを適応的に結合するDetail-Preserving Contextual Fusion(DPCF)モジュール。 SAMambaはドメインギャップを埋め、きめ細かい詳細を維持し、長距離依存関係を効率的にモデリングすることで、ISTDの中核的な課題に対処する。 NUAA-SIRST、IRSTD-1k、NUDT-SIRSTデータセットの実験では、SAMambaは最先端の手法、特に異種背景と様々なターゲットスケールを持つ挑戦的なシナリオにおいて、著しく優れていた。コード:https://github.com/zhengshuchen/SAMamba.com

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