LALE(Lightweight-transformer Architecture for Land-cover Estimation)은 원격 감지 이미지 분할을 위한 새로운 아키텍처입니다. 고해상도 지역 특징은 ConvMixer로 처리하고 저해상도 글로벌 컨텍스트는 트랜스포머로 처리하여 연산 비용을 줄였습니다. ARAS400k 벤치마크에서 기존 CNN, 트랜스포머, 하이브리드 모델 대비 효율성과 성능 모두 우수한 결과를 냈습니다.
가장 작은 LALE 모델은 160만 파라미터로, 최고 성능 모델(UPerNet) 대비 2.6 F1 포인트 차이로 성능을 유지하면서 파라미터는 4.5배 적고, 저장 공간은 7배 적으며, 연산량은 17배 적고, 처리량은 1.8배 높습니다. 원격 감지 이미지 분할에서 효율성과 성능의 균형을 맞추는 데 기여합니다.