論文の概要: OlmoEarth: Stable Latent Image Modeling for Multimodal Earth Observation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13655v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 18:06:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 18:52:09.661599
• Title: OlmoEarth: Stable Latent Image Modeling for Multimodal Earth Observation
• Title（参考訳）: OlmoEarth:マルチモーダル地球観測のための安定遅延画像モデリング
• Authors: Henry Herzog, Favyen Bastani, Yawen Zhang, Gabriel Tseng, Joseph Redmon, Hadrien Sablon, Ryan Park, Jacob Morrison, Alexandra Buraczynski, Karen Farley, Joshua Hansen, Andrew Howe, Patrick Alan Johnson, Mark Otterlee, Ted Schmitt, Hunter Pitelka, Stephen Daspit, Rachel Ratner, Christopher Wilhelm, Sebastian Wood, Mike Jacobi, Hannah Kerner, Evan Shelhamer, Ali Farhadi, Ranjay Krishna, Patrick Beukema,
• Abstract要約: オルモアース(OlmoEarth)は、地球観測領域向けに設計された、多モードでシーケンシャルな基礎モデルである。 OlmoEarthは12のファンデーションモデルと比較して最先端のパフォーマンスを実現している。 我々はOlmoEarthを、データ収集、ラベル付け、トレーニング観察、地球観測モデルの推測のためのエンドツーエンドプラットフォームのバックボーンとして配置する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.10925029626709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Earth observation data presents a unique challenge: it is spatial like images, sequential like video or text, and highly multimodal. We present OlmoEarth: a multimodal, spatio-temporal foundation model that employs a novel self-supervised learning formulation, masking strategy, and loss all designed for the Earth observation domain. OlmoEarth achieves state-of-the-art performance compared to 12 other foundation models across a variety of research benchmarks and real-world tasks from external partners. When evaluating embeddings OlmoEarth achieves the best performance on 15 out of 24 tasks, and with full fine-tuning it is the best on 19 of 29 tasks. We deploy OlmoEarth as the backbone of an end-to-end platform for data collection, labeling, training, and inference of Earth observation models. The OlmoEarth Platform puts frontier foundation models and powerful data management tools into the hands of non-profits and NGOs working to solve the world's biggest problems. OlmoEarth source code, training data, and pre-trained weights are available at $\href{https://github.com/allenai/olmoearth_pretrain}{\text{https://github.com/allenai/olmoearth_pretrain}}$.
• Abstract（参考訳）: 地球観測データは、画像のように空間的であり、ビデオやテキストのように逐次的であり、高度にマルチモーダルである。 我々は,地球観測領域用に設計された,新しい自己教師型学習定式化,マスキング戦略,損失を利用した多モーダル・時空間基礎モデルであるOlmoEarthを提案する。 OlmoEarthは、さまざまな研究ベンチマークや、外部パートナーの実際のタスクを含む、12の他の基礎モデルと比較して、最先端のパフォーマンスを実現している。 埋め込みを評価する場合、OlmoEarthは24タスク中15タスクで最高のパフォーマンスを達成する。 我々はOlmoEarthを、データ収集、ラベル付け、トレーニング、地球観測モデルの推論のためのエンドツーエンドプラットフォームのバックボーンとして配置する。 OlmoEarth Platformは、世界の最大の問題を解決しようとしている非営利団体やNGOの手に、フロンティア基盤モデルと強力なデータ管理ツールを提供します。 OlmoEarthのソースコード、トレーニングデータ、および事前トレーニングされたウェイトは、$\href{https://github.com/allenai/olmoearth_pretrain}{\text{https://github.com/allenai/olmoearth_pretrain}}$で入手できる。

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