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论文标题：SCSegamba: Lightweight Structure-Aware Vision Mamba for Crack Segmentation in Structures

论文原文 (Paper)：https://arxiv.org/pdf/2503.01113
代码 (code)：https://github.com/Karl1109/SCSegamba

GitHub 仓库链接（包含论文解读及即插即用代码）：https://github.com/AITricks/AITricks
哔哩哔哩视频讲解：https://space.bilibili.com/57394501?spm_id_from=333.337.0.0

1. 核心思想

本文提出了一种名为SCSegamba的轻量级裂缝分割网络，旨在解决现有 CNN 和 Transformer 方法在处理结构裂缝时难以兼顾“形态细节捕捉”与“计算效率”的问题。其核心思想是构建一个结构感知视觉状态空间（SAVSS）模块，该模块巧妙地融合了门控瓶颈卷积（GBC）来提取局部形态信息，以及结构感知扫描策略（SASS）来捕捉全局纹理线索。通过这种设计，SCSegamba 在保持极低参数量（约 1M）的同时，能够精确分割出细微、不规则且拓扑复杂的裂缝。

2. 背景与动机

2.1 文本背景总结

结构裂缝分割是基础设施维护的关键。现有方法面临两大挑战：

1. 特征表达的局限性：CNN 受限于局部感受野，难以捕捉长距离的裂缝连续性；Transformer 虽然有全局视野，但计算复杂度高（O ( N 2 ) O(N^2)O(N2)），且容易丢失有利于定位边缘的高频信息。
2. 现有 Mamba 的不足：虽然 Vision Mamba（如 VMamba）引入了线性复杂度的全局建模，但其标准的扫描方式（水平/垂直）往往会破坏裂缝这种具有特定方向性的细长结构的连续性，导致分割结果出现断裂。

2.2 动机图解分析

看图说话与痛点分析：

• 现有方法的局限性：
  • 左下角区域：传统的轻量级 CNN（如某些轻量化 UNet 变体）虽然 GFLOPs 低，但精度（mIoU，纵轴）也较低，属于“快而不准”。
  • 右侧区域：基于 Transformer 的方法（如 Swin-UNet）或者重型的 CNN，虽然精度较高，但圆圈非常大（代表参数量大）且位于横轴右侧（GFLOPs 高），存在严重的效率瓶颈，难以在便携式检测设备上部署。
• 本文的突破：
  • SCSegamba（红色五角星）：位于图表的左上角。这意味它在消耗极低计算资源（极低的 GFLOPs）的同时，达到了最高的分割精度。这直观地展示了本文解决的核心问题：如何在极致轻量化的前提下，实现 SOTA 级别的裂缝特征表达。

3. 主要创新点

1. SCSegamba 架构：提出了一种基于 Mamba 的 U 型纯视觉架构，专门针对裂缝分割任务进行了轻量化和性能优化。
2. 结构感知视觉状态空间模块 (SAVSS)：这是网络的核心构建块，集成了卷积的局部归纳偏置和 SSM 的全局建模能力。
3. 门控瓶颈卷积 (GBC)：设计了一种轻量级的卷积模块，利用门控机制抑制背景噪声，专注于提取裂缝的局部形态学特征。
4. 结构感知扫描策略 (SASS)：提出了一种四向扫描机制（水平、垂直、两条对角线），克服了传统 SSM 单向扫描导致的信息丢失问题，增强了对任意方向裂缝的纹理捕捉能力。

4. 方法细节

4.1 整体网络架构

数据流详解：
SCSegamba 采用了经典的U-Shape（编码器-解码器）结构，但将内部模块替换为了高效的 SSM 组件：

1. 输入 (Input)：H × W × 3 H \times W \times 3H×W×3的裂缝图像。
2. 编码器 (Encoder)：
   • 图像首先经过一个 Stem 层（卷积层）进行初步特征映射。
   • 随后经过 4 个阶段的下采样。每个阶段包含Patch Merging（降低分辨率，增加通道）和堆叠的SAVSS 模块。
   • 关键点：随着网络加深，分辨率从H / 4 H/4H/4降至H / 32 H/32H/32，通道数增加，提取从细节到语义的特征。
3. 解码器 (Decoder)：
   • 通过Patch Expanding进行上采样。
   • 利用Skip Connections（跳跃连接）将编码器的浅层高分辨率特征与解码器的深层语义特征融合，以恢复裂缝的边缘细节。
4. 输出 (Output)：最后通过一个投影层输出二进制分割掩码。

4.2 核心创新模块详解：SAVSS Module

SAVSS 模块采用了双分支设计，旨在融合局部和全局信息：

• 上分支：结构感知扫描 (Global Texture)

  • 输入特征经过 LayerNorm 后进入VSS (Visual State Space)部分。
  • 核心组件：内部使用了SASS (Structure-Aware Scanning Strategy)。
  • 流动机制：特征图被展开并沿着 4 个特定方向（0°, 45°, 90°, 135°）进行扫描。这使得 SSM 能够捕捉裂缝在任意方向上的连续性，建立长程依赖。
  • 目的：解决裂缝“断裂”问题，确保分割出的裂缝是连续的。

• 下分支：门控瓶颈卷积 (Local Morphology)

  • 核心组件：GBC (Gated Bottleneck Convolution)。
  • 内部结构：包含深度可分离卷积（DWConv）和1 × 1 1 \times 11×1卷积。引入了Gating 机制（通过 SiLU 激活函数实现），即O u t p u t = C o n v 1 ( X ) ⊙ σ ( C o n v 2 ( X ) ) Output = Conv_1(X) \odot \sigma(Conv_2(X))Output=Conv1​(X)⊙σ(Conv2​(X))。
  • 目的：门控机制类似于注意力，能够过滤掉复杂的背景纹理（如墙面污渍、光影），只保留裂缝的形态结构信息。

• 特征融合：两个分支的输出相加，并通过残差连接输出。

4.3 理念与机制总结：SASS 扫描策略

• 传统痛点：标准的 1D 扫描（Raster Scan）在处理垂直或弯曲裂缝时，空间上相邻的像素在序列中可能相距很远，导致 SSM 难以捕捉其相关性。
• SASS 机制：
  • 多方向覆盖：如图所示，SASS 引入了对角线方向的扫描。
  • 公式解读：y = S A S S ( x ) y = SASS(x)y=SASS(x)。通过四个方向的 SSM 处理，最后将结果聚合：y t o t a l = y h o r + y v e r + y d i a g 1 + y d i a g 2 y_{total} = y_{hor} + y_{ver} + y_{diag1} + y_{diag2}ytotal​=yhor​+yver​+ydiag1​+ydiag2​。
  • 协同工作：无论裂缝是横向、纵向还是斜向，总有一个扫描方向能与其走向对齐，从而最大程度地保留裂缝的拓扑结构。

4.4 图解总结

回到“动机图解”的核心问题：

• GBC解决了“语义鸿沟”中的局部细节丢失问题，确保裂缝边缘清晰。
• SASS解决了“长程依赖”问题，确保长裂缝不中断。
• 整个Mamba 架构解决了“效率瓶颈”，实现了图 1 中左上角的极致性能。

5. 即插即用模块的作用

本论文提出的 SAVSS 模块是一个高度封装的单元，具有极强的通用性。

• 适用场景：
  • 细长物体分割：除了裂缝，还适用于血管分割（医学影像）、道路标线检测（自动驾驶）、电缆/绳索检测等。
  • 轻量化模型改造：任何基于 U-Net 或 ViT 的分割网络，如果需要部署在移动端，都可以用 SAVSS 模块替换原有的卷积块或 Transformer 块。
• 具体应用：
  • 在工业缺陷检测中，可以将 SAVSS 插入 YOLO 的骨干网络中，增强对细微划痕的特征提取能力。

6. 实验部分简单分析

论文在 DeepCrack, Crack500, CFD 等主流数据集上进行了验证。

1. 定量分析 (Quantitative Analysis)：
   • 在 DeepCrack 数据集上，SCSegamba 的mIoU 达到 88.58%，优于 VM-UNet (87.27%) 和 Swin-UNet (86.42%)。
   • 关键指标：参数量仅1.08 M，GFLOPs 仅1.45 G。相比 VM-UNet 减少了约 96% 的计算量，这对于工程应用意义重大。

2. 定性分析 (Qualitative Analysis)：

   • 可视化结果显示，SCSegamba 在处理极细裂缝和复杂背景干扰（如水渍、阴影）时表现更好。
   • 相比其他方法，SCSegamba 分割出的裂缝连通性更好，断点更少，验证了 SASS 扫描策略的有效性。

3. 消融实验：

   • 去除 SASS 或 GBC 模块后，性能均有显著下降，证明了两者在处理形态和纹理信息上的互补性。

到此，所有的内容就基本讲完了。如果觉得这篇文章对你有用，记得点赞、收藏并分享给你的小伙伴们哦😄。

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