論文の概要: Geospatial foundation models for image analysis: evaluating and enhancing NASA-IBM Prithvi's domain adaptability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00489v1
- Date: Sat, 31 Aug 2024 15:51:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 14:39:09.386432
- Title: Geospatial foundation models for image analysis: evaluating and enhancing NASA-IBM Prithvi's domain adaptability
- Title（参考訳）: 画像解析のための地理空間基盤モデル:NASA-IBM Prithviの領域適応性の評価と向上
- Authors: Chia-Yu Hsu, Wenwen Li, Sizhe Wang,
- Abstract要約: 本稿では,NASAが最近リリースしたNASA-IBM GFM Prithviの高レベル画像解析における予測性能について評価する。
Prithviは、高解像度のリモートセンシング画像の時系列に基づいてトレーニングされた最初のオープンソースのGFMの1つである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7899026023232136
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research on geospatial foundation models (GFMs) has become a trending topic in geospatial artificial intelligence (AI) research due to their potential for achieving high generalizability and domain adaptability, reducing model training costs for individual researchers. Unlike large language models, such as ChatGPT, constructing visual foundation models for image analysis, particularly in remote sensing, encountered significant challenges such as formulating diverse vision tasks into a general problem framework. This paper evaluates the recently released NASA-IBM GFM Prithvi for its predictive performance on high-level image analysis tasks across multiple benchmark datasets. Prithvi was selected because it is one of the first open-source GFMs trained on time-series of high-resolution remote sensing imagery. A series of experiments were designed to assess Prithvi's performance as compared to other pre-trained task-specific AI models in geospatial image analysis. New strategies, including band adaptation, multi-scale feature generation, and fine-tuning techniques, are introduced and integrated into an image analysis pipeline to enhance Prithvi's domain adaptation capability and improve model performance. In-depth analyses reveal Prithvi's strengths and weaknesses, offering insights for both improving Prithvi and developing future visual foundation models for geospatial tasks.
- Abstract（参考訳）: 地理空間基盤モデル(GFM)の研究は、高一般化性とドメイン適応性を達成し、個々の研究者のモデルトレーニングコストを削減できる可能性から、地理空間人工知能(AI)研究のトレンドとなっている。
ChatGPTのような大規模な言語モデルとは異なり、画像解析のための視覚基盤モデルの構築は、特にリモートセンシングにおいて、多様な視覚タスクを一般的な問題フレームワークに定式化するといった重要な課題に遭遇した。
本稿では,NASA が最近リリースした GFM Prithvi について,複数のベンチマークデータセットを対象とした高レベル画像解析タスクの予測性能について評価する。
Prithviは、高解像度リモートセンシング画像の時系列に基づいてトレーニングされた最初のオープンソースGFMの1つである。
地理空間画像解析における他のトレーニング済みタスク固有のAIモデルと比較して、Prithviのパフォーマンスを評価するために、一連の実験が設計された。
バンド適応,マルチスケール特徴生成,微調整といった新しい手法を画像解析パイプラインに統合し,Prithviのドメイン適応能力を向上し,モデル性能を向上させる。
詳細な分析では、Prithviの強みと弱みを明らかにし、Prithviの改善と地理空間的タスクのための将来の視覚基盤モデルの開発の両方に対する洞察を提供する。
関連論文リスト
- 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) - Towards Vision-Language Geo-Foundation Model: A Survey [65.70547895998541]
Vision-Language Foundation Models (VLFMs) は、様々なマルチモーダルタスクにおいて顕著な進歩を遂げている。
本稿では, VLGFMを網羅的にレビューし, この分野の最近の展開を要約し, 分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:57:30Z) - GenBench: A Benchmarking Suite for Systematic Evaluation of Genomic Foundation Models [56.63218531256961]
我々はGenomic Foundation Modelsの有効性を評価するためのベンチマークスイートであるGenBenchを紹介する。
GenBenchはモジュラーで拡張可能なフレームワークを提供し、様々な最先端の方法論をカプセル化している。
本稿では,タスク固有性能におけるモデルアーキテクチャとデータセット特性の相互作用のニュアンス解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-01T08:01:05Z) - Towards Graph Foundation Models: A Survey and Beyond [66.37994863159861]
ファンデーションモデルは、さまざまな人工知能アプリケーションにおいて重要なコンポーネントとして現れてきた。
基礎モデルがグラフ機械学習研究者を一般化し、適応させる能力は、新しいグラフ学習パラダイムを開発する可能性について議論する。
本稿では,グラフ基礎モデル(GFM)の概念を紹介し,その重要な特徴と基礎技術について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T09:31:21Z) - Assessment of a new GeoAI foundation model for flood inundation mapping [4.312965283062856]
そこで本稿は,IBM-NASAのPrithviによる地空間基盤モデルの性能評価を行い,地空間解析の重要課題である洪水浸水マッピングを支援する。
実験では、ベンチマークデータセットであるSen1Floods11を使用し、モデルの予測可能性、一般化可能性、転送可能性を評価する。
以上の結果から, 未確認領域におけるセグメンテーションにおけるPrithviモデルの性能上の優位性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:50:47Z) - On the Opportunities and Challenges of Foundation Models for Geospatial
Artificial Intelligence [39.86997089245117]
ファンデーションモデル(FM)は、微調整、少数ショット、ゼロショット学習によって、幅広い下流タスクに適応することができる。
我々は,GeoAIのためのFMを開発する上で大きな課題の一つとして,地理空間的タスクのマルチモーダル性に対処することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-13T19:50:17Z) - Towards Geospatial Foundation Models via Continual Pretraining [22.825065739563296]
資源コストと炭素の影響を最小限に抑えた高効率基礎モデルを構築するための新しいパラダイムを提案する。
まず、複数のソースからコンパクトだが多様なデータセットを構築し、GeoPileと呼ぶ特徴の多様性を促進する。
次に,大規模なImageNet-22kモデルからの継続事前学習の可能性について検討し,多目的連続事前学習パラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-09T07:39:02Z) - Generalized Visual Quality Assessment of GAN-Generated Face Images [79.47386781978531]
GAN生成顔画像(GFI)の汎用品質評価に向けた主観的・客観的品質の検討
我々は、利用可能なGANアルゴリズムと見えないGANアルゴリズムの両方から、GFIの正確な品質予測を可能にする品質評価モデルを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-28T07:54:49Z) - A Generic Approach for Enhancing GANs by Regularized Latent Optimization [79.00740660219256]
本稿では,事前学習したGANを効果的かつシームレスに拡張できる,エミュレーティブモデル推論と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。
我々の基本的な考え方は、ワッサーシュタイン勾配流法を用いて与えられた要求に対する最適潜時分布を効率的に推算することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-07T05:22:50Z) - Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey [146.22351342315233]
きめ細かい画像解析(FGIA)は、コンピュータビジョンとパターン認識における長年の根本的な問題である。
本稿では、FGIAの分野を再定義し、FGIAの2つの基礎研究領域、細粒度画像認識と細粒度画像検索を統合することで、FGIAの分野を広げようとしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-11T09:43:56Z)
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。