Apr, 2022
TOV:光学遥感图像理解的原始视觉模型基于自监督学习
TOV: The Original Vision Model for Optical Remote Sensing Image
Understanding via Self-supervised Learning
TL;DR利用大量未标签的光学数据进行人类式的自监督学习路径训练，可以更容易地适应各种遥感图像理解（RSIU）任务，包括场景分类、物体检测和语义分割，并在大多数公开基准测试中优于主流监督预训练方法以及两种最近提出的自监督预训练方法。同时，本研究分析了两个关键因素对于建立 RSIU TOV 模型性能的影响，包括使用不同的数据采样方法和使用自监督优化的学习路径选择。我们认为一个使用无标签和任务独立的方式训练的通用模型可能是 RSIU 的下一个范式，并希望本研究提取的见解能够有助于推动 RSIU 的创新视野模型的发展。