Mamba入局遥感！RS-Mamba：首次使用SSM进行大遥感图像的语义分割与变化检测

©作者 | 赵思杰单位 | 南京大学硕士生研究方向 | 语义分割Mamba 在大语言模型大放异彩，以其线性复杂度和媲美 transformer 的表现，被认为是 transformer 的有力替代。近期工作 Vim 和 VMamba 将 Mamba 引入到视觉图像领域，引爆了视觉领域的众多领域，涌现出大量使用 Mamba 进行视觉任务的研究。本文首次将 Mamba 引入到遥感，构建了 RS-Mamba 来进行超高分辨率遥感图像的密集预测任务，利用它的线性复杂度和全局建模能力来处理大遥感图像。之前的遥感模型主要可以分为基于 CNN 和基于 transformer。基于 CNN 的模型由于局部卷积操作，无法对遥感图像进行全局建模，基于 transformer 的模型由于二次方复杂度无法处理大的超高分辨率遥感图像，将大的图像裁剪为小的图像块会损失大量的上下文信息。近期的工作 Vim 和 VMamba 虽然将 Mamba 引入了视觉图像领域，但是它 ………………………………