論文の概要: Dual-Perspective United Transformer for Object Segmentation in Optical Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21866v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 02:40:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.063575
• Title: Dual-Perspective United Transformer for Object Segmentation in Optical Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: 光リモートセンシング画像におけるオブジェクトセグメンテーションのためのデュアルパースペクティブ・ユナイテッド変換器
• Authors: Yanguang Sun, Jiexi Yan, Jianjun Qian, Chunyan Xu, Jian Yang, Lei Luo,
• Abstract要約: 本稿では,長距離依存関係と空間的詳細を同時に統合するユニークな構造を持つDPU変換器を提案する。 特に,2つの視点から多種多様な情報を捉えるグローバル・ローカル・ミックス・アテンションを設計する。 本稿では,表現能力を高めるために,ゲート型線形フィードフォワードネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.942152581251165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatically segmenting objects from optical remote sensing images (ORSIs) is an important task. Most existing models are primarily based on either convolutional or Transformer features, each offering distinct advantages. Exploiting both advantages is valuable research, but it presents several challenges, including the heterogeneity between the two types of features, high complexity, and large parameters of the model. However, these issues are often overlooked in existing the ORSIs methods, causing sub-optimal segmentation. For that, we propose a novel Dual-Perspective United Transformer (DPU-Former) with a unique structure designed to simultaneously integrate long-range dependencies and spatial details. In particular, we design the global-local mixed attention, which captures diverse information through two perspectives and introduces a Fourier-space merging strategy to obviate deviations for efficient fusion. Furthermore, we present a gated linear feed-forward network to increase the expressive ability. Additionally, we construct a DPU-Former decoder to aggregate and strength features at different layers. Consequently, the DPU-Former model outperforms the state-of-the-art methods on multiple datasets. Code: https://github.com/CSYSI/DPU-Former.
• Abstract（参考訳）: 光リモートセンシング画像(ORSI)からオブジェクトを自動的に分割することは重要な課題である。 既存のモデルのほとんどは、主に畳み込み機能またはトランスフォーマー機能に基づいており、それぞれに明確な利点がある。 両方の利点を爆発させることは価値ある研究であるが、2つのタイプの特徴の異質性、高い複雑さ、モデルの大きなパラメータなど、いくつかの課題がある。 しかしながら、これらの問題は既存のORSIsメソッドでは見過ごされ、サブ最適セグメンテーションを引き起こしている。 そこで本稿では,長距離依存関係と空間的詳細を同時に統合するユニークな構造を持つDual-Perspective United Transformer(DPU-Former)を提案する。 特に,2つの視点から多彩な情報を捉えるグローバル・ローカル・ミックス・アテンションを設計し,効率的な融合のための偏差を抑えるために,フーリエ空間の融合戦略を導入する。 さらに,表現能力を高めるために,ゲート型線形フィードフォワードネットワークを提案する。 さらに,DPU-Formerデコーダを構築し,異なる層における特徴を集約し,強化する。 その結果、DPU-Formerモデルは、複数のデータセット上で最先端のメソッドよりも優れている。 コード:https://github.com/CSYSI/DPU-Former。

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