LSKNet: A Foundation Lightweight Backbone for Remote Sensing

要約

リモート センシング画像は、その固有の複雑さにより、下流のタスクに明確な課題をもたらします。
リモート センシングの分類、物体検出、セマンティック セグメンテーションについては、かなりの量の研究が行われてきましたが、これらの研究のほとんどは、リモート センシングのシナリオに組み込まれた貴重な事前知識を見落としてきました。
リモートセンシングオブジェクトは、オブジェクトごとに異なる可能性がある十分に長距離のコンテキストを参照せずに誤って認識される可能性があるため、このような事前知識は役立ちます。
このペーパーでは、これらの事前確率を考慮し、軽量の Large Selective Kernel Network (LSKNet) バックボーンを提案します。
LSKNet は、その大きな空間受容野を動的に調整して、リモート センシング シナリオにおけるさまざまなオブジェクトの測距コンテキストをより適切にモデル化できます。
私たちの知る限り、大規模で選択的なカーネル メカニズムは、リモート センシング画像ではこれまで調査されていませんでした。
当社の軽量 LSKNet は、余計な機能を省き、標準的なリモート センシング分類、物体検出、セマンティック セグメンテーションのベンチマークで新しい最先端のスコアを設定します。
私たちの包括的な分析により、特定された事前分布の重要性と LSKNet の有効性がさらに検証されました。
コードは https://github.com/zcablii/LSKNet で入手できます。

要約(オリジナル)

Remote sensing images pose distinct challenges for downstream tasks due to their inherent complexity. While a considerable amount of research has been dedicated to remote sensing classification, object detection and semantic segmentation, most of these studies have overlooked the valuable prior knowledge embedded within remote sensing scenarios. Such prior knowledge can be useful because remote sensing objects may be mistakenly recognized without referencing a sufficiently long-range context, which can vary for different objects. This paper considers these priors and proposes a lightweight Large Selective Kernel Network (LSKNet) backbone. LSKNet can dynamically adjust its large spatial receptive field to better model the ranging context of various objects in remote sensing scenarios. To our knowledge, large and selective kernel mechanisms have not been previously explored in remote sensing images. Without bells and whistles, our lightweight LSKNet sets new state-of-the-art scores on standard remote sensing classification, object detection and semantic segmentation benchmarks. Our comprehensive analysis further validated the significance of the identified priors and the effectiveness of LSKNet. The code is available at https://github.com/zcablii/LSKNet.

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