FM-Mamba：一种端到端的、基于Mamba的非因果网络模型，用于高效进行洪水映射

摘要

从合成孔径雷达图像中获取准确的实时洪水信息对于灾害响应至关重要，但这一过程受到模型精度与计算效率之间长期存在的权衡限制。本文介绍了一种名为FM-Mamba的新网络，该网络利用状态空间模型来突破这一瓶颈。其核心创新在于采用非因果Mamba模块构建的编码器，该编码器能够以线性复杂度捕捉重要的远距离空间信息；同时，还配有一个参数效率高的解码器，用于精确恢复洪水边界。在Sen1Floods11和S1GFloods基准测试中，FM-Mamba展现了领先的分割精度，在F1分数和IoU指标上达到或超过了现有最先进方法的水平。关键在于，它仅使用了393万个参数，且计算开销大幅降低，从而实现了性能与效率之间的卓越平衡，非常适合用于实际操作中的实时洪水映射。