論文の概要: Vision Foundation Models in Remote Sensing: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03464v2
- Date: Tue, 11 Feb 2025 22:29:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:46:43.841968
- Title: Vision Foundation Models in Remote Sensing: A Survey
- Title（参考訳）: リモートセンシングにおけるビジョンファウンデーションモデル
- Authors: Siqi Lu, Junlin Guo, James R Zimmer-Dauphinee, Jordan M Nieusma, Xiao Wang, Parker VanValkenburgh, Steven A Wernke, Yuankai Huo,
- Abstract要約: ファンデーションモデルは、前例のない精度と効率で幅広いタスクを実行することができる大規模で事前訓練されたAIモデルである。
本調査は, 遠隔センシングにおける基礎モデルの開発と応用を継続するために, 進展のパノラマと将来性のある経路を提供することによって, 研究者や実践者の資源として機能することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.036426846159163
- License:
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) technologies have profoundly transformed the field of remote sensing, revolutionizing data collection, processing, and analysis. Traditionally reliant on manual interpretation and task-specific models, remote sensing research has been significantly enhanced by the advent of foundation models-large-scale, pre-trained AI models capable of performing a wide array of tasks with unprecedented accuracy and efficiency. This paper provides a comprehensive survey of foundation models in the remote sensing domain. We categorize these models based on their architectures, pre-training datasets, and methodologies. Through detailed performance comparisons, we highlight emerging trends and the significant advancements achieved by those foundation models. Additionally, we discuss technical challenges, practical implications, and future research directions, addressing the need for high-quality data, computational resources, and improved model generalization. Our research also finds that pre-training methods, particularly self-supervised learning techniques like contrastive learning and masked autoencoders, remarkably enhance the performance and robustness of foundation models. This survey aims to serve as a resource for researchers and practitioners by providing a panorama of advances and promising pathways for continued development and application of foundation models in remote sensing.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術は、リモートセンシング、データ収集、処理、分析の分野を大きく変えた。
従来、手動の解釈やタスク固有のモデルに依存していたリモートセンシングの研究は、前例のない精度と効率で幅広いタスクを実行することができる基礎モデル、大規模で訓練済みのAIモデルの出現によって、大幅に強化されてきた。
本稿では,リモートセンシング領域における基礎モデルの包括的調査を行う。
これらのモデルをアーキテクチャ、事前学習データセット、方法論に基づいて分類する。
詳細な性能比較を通じて、これらの基礎モデルによって達成される新しいトレンドと重要な進歩を強調します。
さらに、高品質なデータ、計算資源、改良されたモデル一般化の必要性に対処するため、技術的な課題、実践的含意、今後の研究方向性について論じる。
また,本研究では,事前学習手法,特にコントラスト学習やマスク付きオートエンコーダのような自己指導型学習手法が,基礎モデルの性能と堅牢性を大幅に向上させることを明らかにした。
本調査は, 遠隔センシングにおける基礎モデルの開発と応用を継続するために, 進展のパノラマと将来性のある経路を提供することによって, 研究者や実践者の資源として機能することを目的としている。
関連論文リスト
- A Survey of Model Architectures in Information Retrieval [64.75808744228067]
機能抽出のためのバックボーンモデルと、関連性推定のためのエンドツーエンドシステムアーキテクチャの2つの重要な側面に焦点を当てる。
従来の用語ベースの手法から現代のニューラルアプローチまで,特にトランスフォーマーベースのモデルとそれに続く大規模言語モデル(LLM)の影響が注目されている。
我々は、パフォーマンスとスケーラビリティのアーキテクチャ最適化、マルチモーダル、マルチランガルデータの処理、従来の検索パラダイムを超えた新しいアプリケーションドメインへの適応など、新たな課題と今後の方向性について議論することで結論付けた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-20T18:42:58Z) - Low-Rank Adaptation for Foundation Models: A Comprehensive Review [42.23155921954156]
Low-Rank Adaptation (LoRA)は、これらの課題を緩和するための非常に有望なアプローチとして登場した。
この調査は、大規模な言語モデルから一般的な基礎モデルまで、LoRAテクニックの包括的なレビューを初めて提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-31T09:38:55Z) - Deep Learning and Machine Learning -- Object Detection and Semantic Segmentation: From Theory to Applications [17.571124565519263]
オブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションの詳細な探索を行う。
機械学習とディープラーニングの最先端を概観する。
ビッグデータ処理の解析について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T02:10:49Z) - Deep Generative Models in Robotics: A Survey on Learning from Multimodal Demonstrations [52.11801730860999]
近年、ロボット学習コミュニティは、大規模なデータセットの複雑さを捉えるために、深層生成モデルを使うことへの関心が高まっている。
本稿では,エネルギーベースモデル,拡散モデル,アクションバリューマップ,生成的敵ネットワークなど,コミュニティが探求してきたさまざまなモデルについて述べる。
また,情報生成から軌道生成,コスト学習に至るまで,深層生成モデルを用いた様々なアプリケーションについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T11:34:31Z) - Survey and Taxonomy: The Role of Data-Centric AI in Transformer-Based Time Series Forecasting [36.31269406067809]
データ中心のAIは、AIモデルのトレーニング、特にトランスフォーマーベースのTSFモデルの効率的なトレーニングに不可欠である、と私たちは主張する。
我々は、データ中心のAIの観点から、これまでの研究成果をレビューし、トランスフォーマーベースのアーキテクチャとデータ中心のAIの将来の開発のための基礎的な作業を行うつもりです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T08:27:21Z) - Advances in Diffusion Models for Image Data Augmentation: A Review of Methods, Models, Evaluation Metrics and Future Research Directions [6.2719115566879236]
拡散モデル(DM)は画像データ拡張のための強力なツールとして登場した。
DMは、基礎となるデータ分布を学習することで、現実的で多様な画像を生成する。
この分野における現在の課題と今後の研究方向性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T18:06:48Z) - Training and Serving System of Foundation Models: A Comprehensive Survey [32.0115390377174]
本稿では,様々な観点から基礎モデルを訓練・提供するための手法を幅広く検討する。
ネットワーク、コンピューティング、ストレージといったより詳細な側面を含む、最先端の手法の詳細な分類を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-05T05:27:15Z) - Universal Domain Adaptation from Foundation Models: A Baseline Study [58.51162198585434]
基礎モデルを用いた最先端UniDA手法の実証的研究を行った。
CLIPモデルからターゲット知識を抽出するためのパラメータフリーな手法であるtextitCLIP 蒸留を導入する。
単純な手法ではあるが、ほとんどのベンチマークタスクでは従来の手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-18T16:28:29Z) - Towards Efficient Task-Driven Model Reprogramming with Foundation Models [52.411508216448716]
ビジョンファウンデーションモデルは、非常に大きなモデルキャパシティと幅広いトレーニングデータから恩恵を受け、印象的なパワーを示す。
しかし、実際には、下流のシナリオは限られた計算資源や効率上の考慮のため、小さなモデルしかサポートできない。
これは、ファンデーションモデルの現実的な応用に重要な課題をもたらします。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-05T07:28:33Z) - Model-Based Deep Learning [155.063817656602]
信号処理、通信、制御は伝統的に古典的な統計モデリング技術に依存している。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、データから操作を学ぶ汎用アーキテクチャを使用し、優れたパフォーマンスを示す。
私たちは、原理数学モデルとデータ駆動システムを組み合わせて両方のアプローチの利点を享受するハイブリッド技術に興味があります。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-15T16:29:49Z) - Using satellite imagery to understand and promote sustainable
development [87.72561825617062]
持続可能な開発成果を理解するために衛星画像を用いた成長する文献を合成する。
我々は、重要な人間関係の結果と、衛星画像の量の増大と解像度について、地上データの質を定量化する。
不足およびノイズの多いトレーニングデータの観点から、モデル構築に対する最近の機械学習アプローチをレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-23T05:20:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。