SAR-光学表現学習のための自己管理ビジョン変圧器【JST・京大機械翻訳】

Wang Yi; Albrecht Conrad M; Zhu Xiao Xiang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214944885514 整理番号：22P0329803

SAR-光学表現学習のための自己管理ビジョン変圧器【JST・京大機械翻訳】

Self-supervised Vision Transformers for Joint SAR-optical Representation Learning

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自己監督学習(SSL)は,人間アノテーションなしにタスク-診断表現を学習する能力により,リモートセンシングおよび地球観測において多くの興味を引いている。既存のSSLの殆どは,ConvNetバックボーンを利用して,単一モダリティに焦点を合わせるが,関節SAR-光表現学習のための視覚変圧器(ViT)の可能性を調査する。DINOに基づいて,入力画像の2つの拡張された見解から知識を蒸留する最先端のSSLアルゴリズム,著者らは,SARと光学画像を,統一入力にすべてのチャネルを連結することによって結合した。続いて,データ増強戦略として1つのモダリティのチャネルをランダムにマスクした。訓練では,モデルは,内部およびモード内表現の両者を学習する,光のみ,SARのみ,およびSAR光画像対を与えた。BigEarthNet-MMデータセットを用いた実験結果は,ViTバックボーンと提案した多モードSSLアルゴリズムDINO-MMの両方の利点を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 人工知能

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