論文の概要: OpenEarthSensing: Large-Scale Fine-Grained Benchmark for Open-World Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20668v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 06:04:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 14:05:50.904205
• Title: OpenEarthSensing: Large-Scale Fine-Grained Benchmark for Open-World Remote Sensing
• Title（参考訳）: OpenEarthSensing: 大規模ファイングラインドベンチマークによるオープンワールドリモートセンシング
• Authors: Xiang Xiang, Zhuo Xu, Yao Deng, Qinhao Zhou, Yifan Liang, Ke Chen, Qingfang Zheng, Yaowei Wang, Xilin Chen, Wen Gao,
• Abstract要約: オープンワールドリモートセンシングのための大規模きめ細かいベンチマークである textbfOpenEarthSensing (OES) を紹介する。 OESには189のシーンとオブジェクトのカテゴリが含まれており、現実世界で起こりうる潜在的なセマンティックシフトの大部分をカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.050679160659705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of remote sensing, including satellite systems, facilitates the continuous acquisition of remote sensing imagery globally, introducing novel challenges for achieving open-world tasks. Deployed models need to continuously adjust to a constant influx of new data, which frequently exhibits diverse shifts from the data encountered during the training phase. To effectively handle the new data, models are required to detect semantic shifts, adapt to covariate shifts, and continuously update their parameters without forgetting learned knowledge, as has been considered in works on a variety of open-world tasks. However, existing studies are typically conducted within a single dataset to simulate realistic conditions, with a lack of large-scale benchmarks capable of evaluating multiple open-world tasks. In this paper, we introduce \textbf{OpenEarthSensing (OES)}, a large-scale fine-grained benchmark for open-world remote sensing. OES includes 189 scene and object categories, covering the vast majority of potential semantic shifts that may occur in the real world. Additionally, to provide a more comprehensive testbed for evaluating the generalization performance, OES encompasses five data domains with significant covariate shifts, including two RGB satellite domains, one RGB aerial domain, one multispectral RGB domain, and one infrared domain. We evaluate the baselines and existing methods for diverse tasks on OES, demonstrating that it serves as a meaningful and challenging benchmark for open-world remote sensing. The proposed dataset OES is available at https://haiv-lab.github.io/OES.
• Abstract（参考訳）: 衛星システムを含むリモートセンシングの進歩は、リモートセンシング画像の継続的な取得を促進し、オープンワールドのタスクを達成するための新たな課題を提起する。 デプロイされたモデルは、トレーニングフェーズで遭遇したデータから多彩なシフトを頻繁に示す、新しいデータの絶え間ない流入に継続的に調整する必要がある。 新しいデータを効果的に扱うためには、さまざまなオープンワールドタスクで検討されているように、モデルはセマンティックシフトを検出し、共変量シフトに適応し、学習した知識を忘れずにパラメータを継続的に更新する必要がある。 しかし、既存の研究は通常、1つのデータセットの中で現実的な条件をシミュレートするために行われ、複数のオープンワールドタスクを評価することのできる大規模なベンチマークが欠如している。 本稿では,オープンワールドリモートセンシングのための大規模きめ細かなベンチマークである \textbf{OpenEarthSensing (OES) を紹介する。 OESには189のシーンとオブジェクトのカテゴリが含まれており、現実世界で起こりうる潜在的なセマンティックシフトの大部分をカバーしている。 さらに、一般化性能を評価するためのより包括的なテストベッドを提供するために、OESは、2つのRGB衛星ドメイン、1つのRGB空中ドメイン、1つのマルチスペクトルRGBドメイン、1つの赤外線ドメインを含む、大きな共変量シフトを持つ5つのデータドメインを含んでいる。 我々は,OES上での多様なタスクのベースラインと既存手法を評価し,オープンワールドリモートセンシングのための有意義で挑戦的なベンチマークとして機能することを実証した。 提案されたデータセット OES は https://haiv-lab.github.io/OES で公開されている。

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