論文の概要: MTP: Advancing Remote Sensing Foundation Model via Multi-Task Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13430v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 09:17:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 17:28:32.122323
• Title: MTP: Advancing Remote Sensing Foundation Model via Multi-Task Pretraining
• Title（参考訳）: MTP:マルチタスク事前学習によるリモートセンシング基礎モデルの改善
• Authors: Di Wang, Jing Zhang, Minqiang Xu, Lin Liu, Dongsheng Wang, Erzhong Gao, Chengxi Han, Haonan Guo, Bo Du, Dacheng Tao, Liangpei Zhang,
• Abstract要約: ファンデーションモデルは、様々な画像解釈タスクを強化することで、リモートセンシング(RS)のランドスケープを再構築した。 事前訓練されたモデルを下流のタスクに転送することは、イメージ分類やオブジェクト識別タスクとして事前訓練の定式化によるタスクの相違に遭遇する可能性がある。 SAMRSデータセット上で、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、回転オブジェクト検出を含むマルチタスクによる事前トレーニングを行う。 我々のモデルは、シーン分類、水平・回転物体検出、セマンティックセグメンテーション、変化検出など、様々なRS下流タスクに基づいて微調整される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.81862342673894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models have reshaped the landscape of Remote Sensing (RS) by enhancing various image interpretation tasks. Pretraining is an active research topic, encompassing supervised and self-supervised learning methods to initialize model weights effectively. However, transferring the pretrained models to downstream tasks may encounter task discrepancy due to their formulation of pretraining as image classification or object discrimination tasks. In this study, we explore the Multi-Task Pretraining (MTP) paradigm for RS foundation models to address this issue. Using a shared encoder and task-specific decoder architecture, we conduct multi-task supervised pretraining on the SAMRS dataset, encompassing semantic segmentation, instance segmentation, and rotated object detection. MTP supports both convolutional neural networks and vision transformer foundation models with over 300 million parameters. The pretrained models are finetuned on various RS downstream tasks, such as scene classification, horizontal and rotated object detection, semantic segmentation, and change detection. Extensive experiments across 14 datasets demonstrate the superiority of our models over existing ones of similar size and their competitive performance compared to larger state-of-the-art models, thus validating the effectiveness of MTP.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、様々な画像解釈タスクを強化することで、リモートセンシング(RS)のランドスケープを再構築した。 プレトレーニングは、モデルウェイトを効果的に初期化するための教師付きおよび自己監督型学習手法を含む、活発な研究トピックである。 しかし、事前訓練されたモデルを下流タスクに転送することは、画像分類や物体識別タスクとして事前訓練を定式化することによって、タスクの相違に遭遇する可能性がある。 本研究では,RS基盤モデルのマルチタスク事前学習(MTP)パラダイムを考察し,この問題に対処する。 共有エンコーダとタスク固有のデコーダアーキテクチャを用いて、SAMRSデータセット上で、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、回転オブジェクト検出を含むマルチタスクの事前トレーニングを行う。 MTPは3億以上のパラメータを持つ畳み込みニューラルネットワークとビジョントランスフォーマー基盤モデルの両方をサポートしている。 事前訓練されたモデルは、シーン分類、水平および回転オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、変更検出など、様々なRS下流タスクで微調整される。 14のデータセットにわたる大規模な実験は、我々のモデルが、同じ大きさの既存モデルよりも優れており、その競争性能が、より大きな最先端モデルに比べて優れていることを実証し、MPPの有効性を検証した。

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