Samba: Semantic Segmentation of Remotely Sensed Images with State Space Model

📄 arXiv: 2404.01705v2 📥 PDF

作者: Qinfeng Zhu, Yuanzhi Cai, Yuan Fang, Yihan Yang, Cheng Chen, Lei Fan, Anh Nguyen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-02 (更新: 2024-04-11)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Samba以解决高分辨率遥感图像语义分割问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 遥感图像 语义分割 状态空间模型 深度学习 卷积神经网络 视觉变换器 高分辨率图像 编码器-解码器架构

📋 核心要点

  1. 现有的CNN和ViT方法在处理高分辨率遥感图像时面临感受野和序列长度的限制，导致性能不足。
  2. 本文提出的Samba框架通过状态空间模型（SSM）有效捕捉全局语义信息，采用编码器-解码器架构进行多层次信息提取。
  3. 实验结果显示，Samba在多个遥感数据集上超越了现有的顶尖方法，设立了新的性能基准。

📝 摘要（中文）

高分辨率遥感图像对常用的语义分割方法（如卷积神经网络CNN和视觉变换器ViT）提出了挑战。CNN方法因感受野有限而难以处理高分辨率图像，而ViT在处理长序列时也面临困难。受Mamba启发，本文提出了一种名为Samba的语义分割框架，采用状态空间模型（SSM）有效捕捉全局语义信息。Samba利用编码器-解码器架构，Samba块作为编码器提取多层次语义信息，UperNet作为解码器。我们在LoveDA、ISPRS Vaihingen和ISPRS Potsdam数据集上评估了Samba，并与顶尖的CNN和ViT方法进行了比较。结果表明，Samba在遥感图像语义分割任务中表现出色，首次展示了SSM在此领域的有效性，为基于Mamba的技术设定了新的性能基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高分辨率遥感图像的语义分割问题。现有的CNN方法因感受野限制而难以有效处理高分辨率图像，而ViT在处理长序列时也存在挑战，导致语义分割性能不足。

核心思路：Samba框架的核心思路是利用状态空间模型（SSM）来捕捉全局语义信息。通过设计编码器-解码器架构，Samba能够高效提取多层次的语义信息，从而提升分割精度。

技术框架：Samba采用编码器-解码器架构，其中Samba块作为编码器，负责多层次语义信息的提取，而UperNet则作为解码器，负责将提取的信息转化为最终的分割结果。

关键创新：Samba首次将状态空间模型（SSM）应用于遥感图像的语义分割任务，展示了其在捕捉全局语义信息方面的有效性，与传统方法相比具有本质的区别。

关键设计：在网络设计中，Samba块的结构经过优化，以提高信息提取的效率。同时，损失函数的选择也经过精心设计，以确保模型在训练过程中的收敛性和性能提升。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

Samba在LoveDA、ISPRS Vaihingen和ISPRS Potsdam数据集上的实验结果显示，其在语义分割任务中的表现超越了现有的顶尖CNN和ViT方法，具体性能提升幅度未详细说明，但标志着在遥感图像处理领域的显著进步。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括遥感图像分析、城市规划、环境监测等。通过提高高分辨率遥感图像的语义分割精度，Samba可以为相关领域提供更准确的数据支持，推动智能决策和自动化分析的发展。未来，Samba的技术也可能扩展到其他计算机视觉任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

High-resolution remotely sensed images pose a challenge for commonly used semantic segmentation methods such as Convolutional Neural Network (CNN) and Vision Transformer (ViT). CNN-based methods struggle with handling such high-resolution images due to their limited receptive field, while ViT faces challenges in handling long sequences. Inspired by Mamba, which adopts a State Space Model (SSM) to efficiently capture global semantic information, we propose a semantic segmentation framework for high-resolution remotely sensed images, named Samba. Samba utilizes an encoder-decoder architecture, with Samba blocks serving as the encoder for efficient multi-level semantic information extraction, and UperNet functioning as the decoder. We evaluate Samba on the LoveDA, ISPRS Vaihingen, and ISPRS Potsdam datasets, comparing its performance against top-performing CNN and ViT methods. The results reveal that Samba achieved unparalleled performance on commonly used remote sensing datasets for semantic segmentation. Our proposed Samba demonstrates for the first time the effectiveness of SSM in semantic segmentation of remotely sensed images, setting a new benchmark in performance for Mamba-based techniques in this specific application. The source code and baseline implementations are available at https://github.com/zhuqinfeng1999/Samba.