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遥感数据的自监督学习方法CROMA的应用与优化
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【彩蛋】 可以试试/ask + 你的提问和本篇论文进行交流 【论文标题】 CROMA: Remote Sensing Representations with Contrastive Radar-Optical Masked Autoencoders 【论文简述】 本论文介绍了一种名为CROMA的框架,利用对比学习和重构学习的自监督目标来学习丰富的单模态和多模态表示。该方法将经过遮蔽的多光谱光学和合成孔径雷达样本分别编码,这些样本在时空上对齐,并进行跨模态对比学习。另一个编码器融合了这些传感器,生成用于通过轻型解码器预测遮蔽补丁的联合多模态编码。研究结果表明,在空间对齐的多模态数据上利用这些目标是互补的。我们还引入了X-ALiBi和2D-ALiBi,它们在跨模态和自注意力矩阵上进行空间偏置。这些策略改进了表示,并使我们的模型能够在测试时有效地推广至面积多达17.6倍大的图像。在评估了四个分类基准测试(微调(平均1.8%),线性(平均2.4%)和非线性(平均1.4%)探测,kNN分类(平均3.5%)和K均值聚类(平均8.4%))以及三个分割基准测试(平均6.4%)后,CROMA在当前最先进的多光谱模型上表现出色。CROMA提供了丰富的可选择多模态表示,可以广泛应用于遥感领域。 【引导阅读的问题】 1. CROMA是如何结合对比学习和重构学习的自监督目标的? 2. 空间对齐的多模态数据如何应用于CROMA方法中? 3. 通过引入X-ALiBi和2D-ALiBi对跨模态和自注意力矩阵进行了怎样的空间偏置优化? 【论文链接】 https://arxiv.org/pdf/2311.00566
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