Kirjaudu sisään
näkemys - 地球観測
地球観測のための意味推論ベースの深層学習とモデリング: 認知意味的拡張衛星ネットワーク
地球観測システムは、マッピング、災害監視、資源管理などの重要な課題をサポートしますが、特に農業や災害対応などの専門分野では、膨大な量の地球観測データを効果的に処理および送信することに課題があります。ドメイン適応型の大規模言語モデル(LLM)は、大量の地球観測データと意味的地球観測データの融合を可能にし、これらの課題に対する解決策を提供します。
地球観測基盤モデルの洪水セグメンテーションへの迅速な適応
LoRAを用いて大規模な地球観測基盤モデルを洪水セグメンテーションに効率的に適応できることを示した。
地球観測データを活用した多様な前置き課題によるジオスペーシャル表現学習の探索
地球観測データの大量の未ラベル化されたデータを活用し、地理的位置と時間に基づいて自動的に異なるモダリティのデータをペアリングすることで、光学衛星画像の一般的な表現を学習する。
多様なモダリティを自己教師あり学習で融合するOmniSat: 地球観測のための新手法
OmniSatは、地球観測データの異なるモダリティを自己教師あり学習で融合し、より表現力の高い多モーダル表現を学習する新しいアーキテクチャである。
SatSynth: Augmenting Image-Mask Pairs through Diffusion Models for Aerial Semantic Segmentation
衛星画像のセマンティックセグメンテーションにおけるデータ拡張の重要性と効果を示す。
地球を観測するためのニューラルプラスチシティに着想を得た基礎モデル
脳科学のニューラルプラスチシティの概念を活用して、多様なデータモダリティを適応的に統合することで、DOFAモデルが多様な地球観測タスクで優れた性能を発揮し、効率的かつ統一された地球観測分析への約束を提供する。
地球観測アプリケーションのモデル予測における欠損データの影響評価
モデル予測における欠損データの影響を評価し、最もロバストな手法を特定する。
Tuotteet
© 2024 by Linnk AI