論文の概要: Global and Dense Embeddings of Earth: Major TOM Floating in the Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05600v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 09:49:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:28.535748
• Title: Global and Dense Embeddings of Earth: Major TOM Floating in the Latent Space
• Title（参考訳）: 地球と高密度のエンベディング:後期宇宙に浮かぶ主要なTOM
• Authors: Mikolaj Czerkawski, Marcin Kluczek, Jędrzej S. Bojanowski,
• Abstract要約: 基盤となる生データの効率的なベクトル表現の必要性が高まっている。 事前訓練されたディープニューラルネットワークから特徴表現を抽出するアプローチは、入力データのセマンティック抽象化を提供する強力なアプローチである。 本研究では、地球観測のためのオープンで自由なAI対応データセットのプロビジョニングと標準化に焦点を当てた、既存のコミュニティプロジェクトであるMajor TOMへの拡張提案を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: With the ever-increasing volumes of the Earth observation data present in the archives of large programmes such as Copernicus, there is a growing need for efficient vector representations of the underlying raw data. The approach of extracting feature representations from pretrained deep neural networks is a powerful approach that can provide semantic abstractions of the input data. However, the way this is done for imagery archives containing geospatial data has not yet been defined. In this work, an extension is proposed to an existing community project, Major TOM, focused on the provision and standardization of open and free AI-ready datasets for Earth observation. Furthermore, four global and dense embedding datasets are released openly and for free along with the publication of this manuscript, resulting in the most comprehensive global open dataset of geospatial visual embeddings in terms of covered Earth's surface.
• Abstract（参考訳）: コーペルニクスのような大規模なプログラムのアーカイブに地球観測データが増え続けるにつれ、基礎となる生データの効率的なベクトル表現の必要性が高まっている。 事前訓練されたディープニューラルネットワークから特徴表現を抽出するアプローチは、入力データのセマンティック抽象化を提供する強力なアプローチである。 しかし、地理空間データを含む画像アーカイブでは、この方法がまだ定義されていない。 本研究では、地球観測のためのオープンで自由なAI対応データセットのプロビジョニングと標準化に焦点を当てた、既存のコミュニティプロジェクトであるMajor TOMへの拡張提案を行う。 さらに、4つのグローバルかつ密度の高い埋め込みデータセットは、この原稿の公開とともに、無料で公開され、地球表面の空間的埋め込みに関して最も包括的なグローバルなオープンデータセットとなる。

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