論文の概要: MAESTRO: Masked AutoEncoders for Multimodal, Multitemporal, and Multispectral Earth Observation Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10894v2
- Date: Thu, 09 Oct 2025 14:49:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-10 15:34:28.627678
- Title: MAESTRO: Masked AutoEncoders for Multimodal, Multitemporal, and Multispectral Earth Observation Data
- Title（参考訳）: MAESTRO:マルチモーダル・マルチテンポラル・マルチスペクトル地球観測データのためのマスク付きオートエンコーダ
- Authors: Antoine Labatie, Michael Vaccaro, Nina Lardiere, Anatol Garioud, Nicolas Gonthier,
- Abstract要約: 本稿では,Masked Autoencoder の新たな適応である MAESTRO について紹介する。
我々は,4つの地球観測データセットにおけるMAESTROの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.142054389646456
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Self-supervised learning holds great promise for remote sensing, but standard self-supervised methods must be adapted to the unique characteristics of Earth observation data. We take a step in this direction by conducting a comprehensive benchmark of fusion strategies and normalization schemes of reconstruction targets for multimodal, multitemporal, and multispectral Earth observation data. Based on our findings, we introduce MAESTRO, a novel adaptation of the Masked Autoencoder with optimized fusion mechanisms and a normalization scheme that incorporates a spectral prior as a self-supervisory signal. Evaluated on four Earth observation datasets in both intra- and cross-dataset settings, MAESTRO achieves state-of-the-art performance on tasks that strongly rely on multitemporal dynamics, while also remaining competitive on others. Code to reproduce all our experiments is available at https://github.com/ignf/maestro.
- Abstract（参考訳）: 自己教師あり学習はリモートセンシングに大いに期待できるが、標準的な自己教師あり学習法は地球観測データの特徴に適応しなければならない。
我々は,多モーダル・マルチテンポラル・マルチスペクトル地球観測データに対する融合戦略の総合的ベンチマークと再構成対象の正規化スキームを行うことにより,この方向への一歩を踏み出した。
そこで本研究では,Masked Autoencoderの新たな適応方式であるMESTROと,スペクトルを自己監督信号として組み込んだ正規化方式を紹介する。
MAESTROは、4つの地球観測データセットをイントラデータセットとクロスデータセットの設定の両方で評価し、マルチテンポラルダイナミクスに強く依存するタスクにおける最先端のパフォーマンスを達成すると同時に、他のタスクとの競合も維持する。
すべての実験を再現するコードはhttps://github.com/ignf/maestro.comで公開されている。
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