論文の概要: Galileo: Learning Global and Local Features in Pretrained Remote Sensing Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09356v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 14:21:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 20:05:35.303511
• Title: Galileo: Learning Global and Local Features in Pretrained Remote Sensing Models
• Title（参考訳）: Galileo: 事前トレーニングされたリモートセンシングモデルにおけるグローバルな特徴とローカルな特徴の学習
• Authors: Gabriel Tseng, Anthony Fuller, Marlena Reil, Henry Herzog, Patrick Beukema, Favyen Bastani, James R. Green, Evan Shelhamer, Hannah Kerner, David Rolnick,
• Abstract要約: 大規模・小規模両方の特徴を学習するための,新しい,かつ効果的な自己指導型学習手法を提案する。 我々のガリレオモデルは様々なリモートセンシングタスクにまたがって最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.71460539414284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: From crop mapping to flood detection, machine learning in remote sensing has a wide range of societally beneficial applications. The commonalities between remote sensing data in these applications present an opportunity for pretrained machine learning models tailored to remote sensing to reduce the labeled data and effort required to solve individual tasks. However, such models must be: (i) flexible enough to ingest input data of varying sensor modalities and shapes (i.e., of varying spatial and temporal dimensions), and (ii) able to model Earth surface phenomena of varying scales and types. To solve this gap, we present Galileo, a family of pretrained remote sensing models designed to flexibly process multimodal remote sensing data. We also introduce a novel and highly effective self-supervised learning approach to learn both large- and small-scale features, a challenge not addressed by previous models. Our Galileo models obtain state-of-the-art results across diverse remote sensing tasks.
• Abstract（参考訳）: 作物のマッピングから洪水検出まで、リモートセンシングにおける機械学習は、社会的に有益な幅広い応用がある。 これらのアプリケーションにおけるリモートセンシングデータの共通性は、個別のタスクを解決するために必要なラベル付きデータと労力を減らすために、リモートセンシングに適した事前訓練された機械学習モデルを提供する。 しかし、そのようなモデルは以下のとおりでなければならない。 一 様々なセンサの形状(空間的・時間的寸法の異なるもの)の入力データを取り込むのに十分な柔軟性を有すること。 (II) 様々なスケールや種類の地球表面現象をモデル化することができる。 このギャップを解決するために,マルチモーダルリモートセンシングデータを柔軟に処理するための事前学習型リモートセンシングモデルであるGalileoを提案する。 また,大規模・小規模両方の特徴を学習するための,新規かつ効果的な自己教師型学習手法も導入した。 我々のガリレオモデルは様々なリモートセンシングタスクにまたがって最先端の結果を得る。

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