Fugu-MT 論文翻訳(概要): MultiEarth 2022 -- The Champion Solution for the Matrix Completion Challenge via Multimodal Regression and Generation

論文の概要: MultiEarth 2022 -- The Champion Solution for the Matrix Completion Challenge via Multimodal Regression and Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08970v1
Date: Fri, 17 Jun 2022 18:55:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-26 20:28:51.943001
Title: MultiEarth 2022 -- The Champion Solution for the Matrix Completion Challenge via Multimodal Regression and Generation
Title（参考訳）: MultiEarth 2022 -- マルチモーダル回帰と生成によるマトリックスコンプリートチャレンジのチャンピオンソリューション
Authors: Bo Peng, Hongchen Liu, Hang Zhou, Yuchuan Gou, Jui-Hsin Lai
Abstract要約: 本研究では,CVPR 2022におけるMultiEarth Matrix Completion Challengeのための適応的リアルタイムマルチモーダル回帰・生成フレームワークを提案する。 LPIPSは0.2226、PSNRは123.0372、SSIMは0.6347である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.918741492506502
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Earth observation satellites have been continuously monitoring the earth environment for years at different locations and spectral bands with different modalities. Due to complex satellite sensing conditions (e.g., weather, cloud, atmosphere, orbit), some observations for certain modalities, bands, locations, and times may not be available. The MultiEarth Matrix Completion Challenge in CVPR 2022 [1] provides the multimodal satellite data for addressing such data sparsity challenges with the Amazon Rainforest as the region of interest. This work proposes an adaptive real-time multimodal regression and generation framework and achieves superior performance on unseen test queries in this challenge with an LPIPS of 0.2226, a PSNR of 123.0372, and an SSIM of 0.6347.
Abstract（参考訳）: 地球観測衛星は、何年にもわたって異なる場所やスペクトル帯で地球環境を継続的に監視してきた。複雑な衛星センシング条件(気象、雲、大気、軌道など)のため、特定のモダリティ、バンド、位置、時刻の観測は不可能である。 CVPR 2022 [1] の MultiEarth Matrix Completion Challenge は、Amazon Rainforest を関心のある領域として扱うことで、このようなデータの分散性に対処するためのマルチモーダル衛星データを提供する。本研究は,適応型リアルタイムマルチモーダル回帰生成フレームワークを提案し,LPIPSが0.2226,PSNRが123.0372,SSIMが0.6347で,未確認のテストクエリに対して優れた性能を実現する。

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