본 논문은 원격 이미지에서 다양한 범주의 물체 개수를 정확하게 추정하는 다중 범주 원격 물체 계수 문제를 다룬다. 기존 CNN 기반 방법들의 전역 의존성 포착의 어려움과 Transformer 기반 방법들의 높은 계산 비용 문제를 해결하기 위해, 선형 복잡도로 전역 의존성을 모델링하는 Mamba를 활용한 Mamba-MOC 네트워크를 제안한다. Mamba-MOC는 계층적 특징의 통합을 위한 크로스 스케일 상호 작용 모듈과 전역 및 지역 문맥 정보를 포착하는 문맥 상태 공간 모델을 포함한다. 대규모 실제 시나리오에서의 실험 결과, 제안된 방법이 기존 최첨단 알고리즘보다 우수한 성능을 달성함을 보여준다.
