メタン漏洩プルームの定量的監視のための多タスク深層学習の活用
メタン濃度逆算、メタンプルームセグメンテーション、排出量推定の3つのタスクを統合的に解決するための多タスク深層学習フレームワークを提案する。
UAVで撮影した農業用画像のハイパースペクトルアンミキシングにおけるアダプテッドU-Netアーキテクチャの利用
UAVで撮影したブルーベリー畑のハイパースペクトルデータを使用して、アダプテッドU-Netアーキテクチャに基づくハイパースペクトルアンミキシングアルゴリズムを提案する。
単眼リモートセンシング画像からの3D意味理解のための最大の合成データセット「SynRS3D」
SynRS3Dは、単眼リモートセンシング画像からの3D意味理解を可能にする最大の合成データセットである。また、SynRS3Dを活用したRS3DAda手法は、合成データから実データへの効果的な適応を実現する。
衛星画像セグメンテーションの精度向上のための複数のSentinel-2リビジットの活用
複数のSentinel-2リビジットを潜在空間で融合することで、衛星画像セグメンテーションの精度を大幅に向上させることができる。
リモートセンシングの変化記述のための大規模マルチモーダルモデル「CDChat」
CDChatは、リモートセンシングの変化記述タスクのためのコンバーセーショナルアシスタントである。大規模な変化検出データセットを活用し、LLaVA-1.5モデルをファインチューニングすることで、既存のLMMsよりも優れた変化記述性能を実現する。
点監督セグメントエニシングモデルを用いたリモートセンシング画像の処理
点アノテーションを用いて、セグメントエニシングモデルをリモートセンシング画像に適応させ、高精度なセグメンテーションを実現する。
高品質リモートセンシングデータセットの自動選択を可能にする適応型ファインチューニングアルゴリズム
大規模なマルチモーダルデータセットから高品質なデータを自動的に選択し、計算コストを大幅に削減しながらドメイン固有の性能を最大化するアルゴリズムを提案する。
低解像度のSentinel-2衛星画像を用いた自動的な線状撹乱マッピング
低解像度のSentinel-2衛星画像を用いて、深層学習のセマンティックセグメンテーションモデルを構築し、カナダのアルバータ州における道路、パイプライン、および地震探査線などの線状撹乱を自動的に抽出する。
リモートセンシング画像の変化キャプションにおける重要な変化の知覚の向上
リモートセンシング画像の変化を正確かつ詳細に記述するために、変化の重要な特徴を活用し、大規模言語モデルの指示に基づいて最適化する。
リモートセンシングにおける一般化された少量学習セマンティックセグメンテーション: 課題とベンチマーク
リモートセンシングにおける少量学習セマンティックセグメンテーションの一般化された設定を提案し、それに対するベンチマークを提供する。
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