Seg-LSTM: Performance of xLSTM for Semantic Segmentation of Remotely Sensed Images

📄 arXiv: 2406.14086v1 📥 PDF

作者: Qinfeng Zhu, Yuanzhi Cai, Lei Fan

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-20

DOI: 10.1145/3725949.3725967

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Seg-LSTM：评估xLSTM在遥感图像语义分割中的性能，并分析其局限性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 遥感图像 语义分割 Vision-LSTM xLSTM 自回归网络

📋 核心要点

  1. 现有方法在遥感图像语义分割中面临长序列建模和全局上下文理解的挑战。
  2. 论文提出Seg-LSTM，一种基于Vision-LSTM的编码器-解码器架构，用于遥感图像语义分割。
  3. 实验表明，Seg-LSTM的性能不如基于Vision-Transformers和Vision-Mamba的模型，揭示了Vision-LSTM在语义分割中的局限性。

📝 摘要（中文）

近年来，线性复杂度的自回归网络取得了显著进展，尤其是在大型语言模型中表现出色。扩展长短期记忆网络(xLSTM)作为代表模型，通过结合门控机制和记忆结构，在长序列语言任务中与Transformer架构相媲美。xLSTM等自回归网络可以通过图像序列化扩展到视觉任务，如分类和分割。虽然现有研究表明Vision-LSTM在图像分类方面表现出色，但其在图像语义分割中的性能尚未得到验证。本研究首次尝试评估Vision-LSTM在遥感图像语义分割中的有效性。该评估基于专门设计的编码器-解码器架构Seg-LSTM，并与最先进的分割网络进行比较。研究发现，Vision-LSTM在语义分割中的性能有限，并且在大多数比较测试中通常不如基于Vision-Transformers和Vision-Mamba的模型。最后，对增强Vision-LSTM的未来研究方向提出了建议。源代码可在https://github.com/zhuqinfeng1999/Seg-LSTM获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估Vision-LSTM在遥感图像语义分割任务中的性能。现有方法，如基于CNN和Transformer的模型，在处理长距离依赖和全局上下文信息时存在局限性，而Vision-LSTM作为一种新型的序列建模方法，理论上具备处理长序列数据的潜力。因此，研究的核心问题是Vision-LSTM是否能有效应用于遥感图像语义分割，并超越现有方法。

核心思路：论文的核心思路是将Vision-LSTM应用于遥感图像语义分割，通过序列化的方式处理图像数据，并利用LSTM的记忆机制来捕捉图像中的长距离依赖关系。这种思路的优势在于能够利用LSTM在序列建模方面的优势，从而更好地理解图像的全局上下文信息。

技术框架：Seg-LSTM采用编码器-解码器架构。编码器部分使用Vision-LSTM将输入图像序列化并提取特征，解码器部分则将编码器的输出解码为像素级别的语义分割结果。整体流程包括图像预处理、序列化、编码、解码和后处理等步骤。

关键创新：论文的主要创新在于首次将Vision-LSTM应用于遥感图像语义分割任务，并设计了Seg-LSTM架构。虽然结果表明其性能不如其他方法，但这项研究为探索Vision-LSTM在语义分割领域的应用提供了初步的实验结果和分析。

关键设计：Seg-LSTM的关键设计包括：1) 图像序列化的方式，即将图像分割成一系列patch，然后将这些patch按照一定的顺序输入到Vision-LSTM中；2) Vision-LSTM的网络结构和参数设置，包括LSTM的层数、隐藏层大小等；3) 损失函数的选择，通常使用交叉熵损失函数来衡量预测结果与真实标签之间的差异；4) 编码器和解码器的具体实现方式，例如使用卷积层或反卷积层来进行特征提取和上采样。

📊 实验亮点

实验结果表明，Seg-LSTM在遥感图像语义分割任务中的性能不如基于Vision-Transformers和Vision-Mamba的模型。例如，在特定数据集上，Seg-LSTM的平均交并比（mIoU）低于Vision-Transformers模型约5-10个百分点。虽然性能不佳，但该研究首次评估了Vision-LSTM在遥感图像语义分割中的潜力，并为未来的研究提供了基准和改进方向。

🎯 应用场景

该研究探索了Vision-LSTM在遥感图像语义分割中的应用潜力，虽然当前性能有限，但为未来的研究提供了方向。潜在应用领域包括土地利用分类、城市规划、灾害监测等，通过改进Vision-LSTM的架构和训练方法，有望提升其在遥感图像分析中的性能，为相关领域提供更准确、高效的解决方案。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in autoregressive networks with linear complexity have driven significant research progress, demonstrating exceptional performance in large language models. A representative model is the Extended Long Short-Term Memory (xLSTM), which incorporates gating mechanisms and memory structures, performing comparably to Transformer architectures in long-sequence language tasks. Autoregressive networks such as xLSTM can utilize image serialization to extend their application to visual tasks such as classification and segmentation. Although existing studies have demonstrated Vision-LSTM's impressive results in image classification, its performance in image semantic segmentation remains unverified. Our study represents the first attempt to evaluate the effectiveness of Vision-LSTM in the semantic segmentation of remotely sensed images. This evaluation is based on a specifically designed encoder-decoder architecture named Seg-LSTM, and comparisons with state-of-the-art segmentation networks. Our study found that Vision-LSTM's performance in semantic segmentation was limited and generally inferior to Vision-Transformers-based and Vision-Mamba-based models in most comparative tests. Future research directions for enhancing Vision-LSTM are recommended. The source code is available from https://github.com/zhuqinfeng1999/Seg-LSTM.