論文の概要: MIND the Gap: A Geographic Implicit Neural Representation with Adjustable Spatial Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25454v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 22:11:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.133901
• Title: MIND the Gap: A Geographic Implicit Neural Representation with Adjustable Spatial Scale
• Title（参考訳）: MIND the Gap: 調整可能な空間スケールを持つ地理的含意ニューラル表現
• Abstract要約: 地理的暗黙的神経表現(INR)は、任意の座標でクエリできる滑らかで汎用的な埋め込みを学習することでこの問題に対処する。 下流モデルでは、これらの埋め込みとスパースラベルを組み合わせて、サンプリングされていない場所でターゲット値を予測する。 我々は,専門的な事前学習モデルからの埋め込みを単一の座標埋め込みに蒸留する,Matryoshka Implicit Neural Distillation (MIND)を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.865495051867754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Geographic measurements are often sparse, leaving large areas without labels for the quantities we want to map. Geographic implicit neural representations (INRs) address this by learning smooth, general-purpose embeddings that can be queried at any coordinate. Downstream models combine these embeddings with sparse labels to predict target values at unsampled locations without satellite imagery at inference. However, generalization to distant regions remains largely unexplored, despite its importance for remote sensing applications. We introduce Matryoshka Implicit Neural Distillation (MIND), which distills embeddings from specialist pretrained geospatial models into a single generalist coordinate embedding with adjustable spatial granularity. MIND uses nested supervision at several embedding dimensions, which define a series of contiguous chunks. In our experiments, early chunks capture coarser geographic variation, while later chunks add more fine-grained details. A downstream predictor can retain only leading chunks or be fitted with our Chunked Penalty to downweight later chunks while keeping the full embedding, without retraining the INR. To measure MIND and compare to existing approaches around the world, we introduce CoordBench, a large-scale INR evaluation suite of $52$ datasets and $78$ targets that aims to test both local interpolation and prediction in held-out regions at various spatial scales. MIND and its Chunked Penalty variant achieve the highest aggregate regression and classification scores among tested INRs, and the highest scores overall under regional holdout, setting a new state-of-the-art for geographic INRs.
• Abstract（参考訳）: 地理的な測定は少ないことが多く、地図に表示したい量のラベルは残っていない。 地理的暗黙的神経表現(INR)は、任意の座標でクエリできる滑らかで汎用的な埋め込みを学習することでこの問題に対処する。 下流モデルでは、これらの埋め込みとスパースラベルを組み合わせて、衛星画像の推測なしでアンサンプされた場所でターゲット値を予測する。 しかし、リモートセンシングアプリケーションにおいて重要であるにもかかわらず、遠方の領域への一般化はほとんど探索されていない。 本研究では, 高度に訓練された空間空間モデルからの埋め込みを, 調整可能な空間粒度で埋め込んだ1つの一般座標に蒸留する, Matryoshka Implicit Neural Distillation (MIND)を紹介する。 MINDは、複数の埋め込み次元でネストされた監視を使い、一連の連続的なチャンクを定義する。 実験では、初期チャンクは粗い地理的変動を捉え、後期チャンクはよりきめ細かな詳細を付加する。 下流の予測器は、先頭のチャンクだけを保持したり、Chunked Penaltyを後続のチャンクに装着したりできます。 MINDを計測し、世界中の既存のアプローチと比較するために、CoordBenchを紹介した。CoordBenchは、大規模なINR評価スイートで、52ドルのデータセットと78ドルのターゲットで、様々な空間スケールで保持された領域における局所的な補間と予測の両方をテストすることを目的としている。 MINDとChunked Penaltyの変種は、試験されたINRのうち、最も高い総合的回帰と分類スコアを獲得し、地域ホールアウトの下では総合的に最高スコアを獲得し、地理的INRの新たな最先端となる。

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