Sep, 2023

基于引导增强的自我监督表示学习的遥感图像理解

TL;DR利用自我监督学习从大规模、无标签数据集中学习表示已被证明对于理解各种远程感知图像非常有效。本研究提出了一种增强型自我监督表示学习方法,通过简单而高效的预训练流程,解决了对比学习中的假阳性匹配问题以及重构学习中缺失上下文信息的问题,并通过语义一致性约束提供上下文信息。实验证明该方法在土地覆盖分类、语义分割、目标检测和实例分割等多个下游任务上优于全监督学习模型和目前最先进的自我监督学习方法,表明该方法能够学习出具有高泛化性和可迁移性的远程感知表示。