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利用自監督預訓練提高 SAR 數據在下游任務中的性能
大規模遮蔽自編碼用於減少 SAR 數據的標籤需求
利用自監督的遮蔽自編碼方法,在覆蓋地球8.7%陸地面積的大規模 SAR 數據上進行預訓練,可以顯著減少下游任務(如植被覆蓋預測和土地覆蓋分類)的標籤需求,並且在地理上更具有泛化能力。
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