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新的基礎模型提高了遙感圖像解譯的精度

2022年09月11日閱讀量：新聞來源：中國化工網 okmart.com | 投稿

據中國科學院航空航天信息研究所（AIR）稱，已開發了一種新的基礎模型，稱為RingMo，以提高遙感圖像解譯的精度。

這項研究題為“RingMo：一個具有掩蔽圖像建模的遙感基礎模型”，發表在《IEEE地球科學與遙感學報》上。

遙感圖像被應用于分類和變化檢測等領域，深度學習方法促進了遙感圖像判讀的快速發展。最廣泛使用的訓練范例是使用ImageNet預訓練模型為特定任務處理遙感數據。

然而，也存在一些問題，如自然和遙感場景之間的領域差距以及遙感模型的泛化能力差。因此，有必要開發一個具有通用遙感特征表示的基礎模型。由于有大量未標記數據可用，自監督方法在遙感中優于完全監督方法。

該研究旨在提出一個遙感基礎模型框架，該框架可以利用遙感圖像生成自監督學習的優勢。RingMo擁有一個大型數據集，通過從衛星和空中平臺收集200萬張遙感圖像構建，覆蓋了世界各地的多個場景和對象。此外，針對復雜遙感場景中的密集小目標，設計了遙感基礎模型訓練方法。

RingMo是第一個跨模態遙感數據的生成基礎模型。未來，該模型可應用于三維重建、住宅建設、交通、水利、環保等領域。

標簽：化工應用，技術中心，石油化工

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