論文の概要: DeepAndes: A Self-Supervised Vision Foundation Model for Multi-Spectral Remote Sensing Imagery of the Andes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20303v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 23:15:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.689906
• Title: DeepAndes: A Self-Supervised Vision Foundation Model for Multi-Spectral Remote Sensing Imagery of the Andes
• Title（参考訳）: DeepAndes: アンデスのマルチスペクトルリモートセンシング画像のための自己監督型ビジョンファウンデーションモデル
• Authors: Junlin Guo, James R. Zimmer-Dauphinee, Jordan M. Nieusma, Siqi Lu, Quan Liu, Ruining Deng, Can Cui, Jialin Yue, Yizhe Lin, Tianyuan Yao, Juming Xiong, Junchao Zhu, Chongyu Qu, Yuechen Yang, Mitchell Wilkes, Xiao Wang, Parker VanValkenburgh, Steven A. Wernke, Yuankai Huo,
• Abstract要約: 我々は,3千万個のマルチスペクトル衛星画像に基づいてトレーニングされた視覚基盤モデルであるDeepAndesを紹介する。 不均衡な画像分類、画像インスタンス検索、画素レベルのセマンティックセマンティックセグメンテーションタスクによる画像理解性能の評価を行った。 実験の結果,DeepAndesはF1スコア,平均精度,Diceスコアを数ショットの学習シナリオで達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.521057263579522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By mapping sites at large scales using remotely sensed data, archaeologists can generate unique insights into long-term demographic trends, inter-regional social networks, and past adaptations to climate change. Remote sensing surveys complement field-based approaches, and their reach can be especially great when combined with deep learning and computer vision techniques. However, conventional supervised deep learning methods face challenges in annotating fine-grained archaeological features at scale. While recent vision foundation models have shown remarkable success in learning large-scale remote sensing data with minimal annotations, most off-the-shelf solutions are designed for RGB images rather than multi-spectral satellite imagery, such as the 8-band data used in our study. In this paper, we introduce DeepAndes, a transformer-based vision foundation model trained on three million multi-spectral satellite images, specifically tailored for Andean archaeology. DeepAndes incorporates a customized DINOv2 self-supervised learning algorithm optimized for 8-band multi-spectral imagery, marking the first foundation model designed explicitly for the Andes region. We evaluate its image understanding performance through imbalanced image classification, image instance retrieval, and pixel-level semantic segmentation tasks. Our experiments show that DeepAndes achieves superior F1 scores, mean average precision, and Dice scores in few-shot learning scenarios, significantly outperforming models trained from scratch or pre-trained on smaller datasets. This underscores the effectiveness of large-scale self-supervised pre-training in archaeological remote sensing. Codes will be available on https://github.com/geopacha/DeepAndes.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングデータを用いて大規模にサイトをマッピングすることで、考古学者は長期的な人口動態、地域間ソーシャルネットワーク、過去の気候変動への適応に関するユニークな洞察を得ることができる。 リモートセンシングサーベイはフィールドベースのアプローチを補完するものであり、深層学習とコンピュータビジョン技術を組み合わせると、その到達度は特に優れている。 しかし,従来の教師付き深層学習手法は,詳細な考古学的特徴を大規模に注釈付けする上で,課題に直面している。 近年の視覚基盤モデルは、最小限のアノテーションで大規模なリモートセンシングデータを学習することに成功したが、ほとんどの市販のソリューションは、我々の研究で使用される8バンドデータのようなマルチスペクトル衛星画像ではなく、RGB画像用に設計されている。 本稿では,300万個のマルチスペクトル衛星画像に基づいてトレーニングされたトランスフォーマーに基づく視覚基盤モデルであるDeepAndesについて紹介する。 DeepAndesには8バンドマルチスペクトル画像に最適化されたDINOv2自己教師学習アルゴリズムが組み込まれており、アンデス地域向けに明示的に設計された最初の基礎モデルとなっている。 不均衡な画像分類、画像インスタンス検索、画素レベルのセマンティックセマンティックセグメンテーションタスクによる画像理解性能の評価を行った。 実験の結果,DeepAndesは,より優れたF1スコア,平均精度,Diceスコアを数ショットの学習シナリオで達成し,スクラッチからトレーニングしたモデルや,より小さなデータセットで事前学習したモデルよりも大幅に優れていた。 このことは、考古学的リモートセンシングにおける大規模自己監督型事前訓練の有効性を裏付けるものである。 コードはhttps://github.com/geopacha/DeepAndes.comで入手できる。

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