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CGEarthEye:A High-Resolution Remote Sensing Vision Foundation Model Based on the Jilin-1 Satellite Constellation

Created by
  • Haebom

저자

Zhiwei Yi, Xin Cheng, Jingyu Ma, Ruifei Zhu, Junwei Tian, Yuanxiu Zhou, Xinge Zhao, Hongzhe Li

개요

본 논문은 Jilin-1 위성의 방대한 하위 미터급 영상 자료를 활용하여 초고해상도 원격탐사 비전 기반 모델(RSVFM)인 CGEarthEye를 제안합니다. CGEarthEye는 21억 개의 파라미터를 가진 5개의 백본 네트워크로 구성되며, 전 세계를 커버하는 1500만 개의 이미지로 구성된 다중 시간적 자기 지도 학습(SSL) 데이터셋 JLSSD를 사용하여 사전 훈련됩니다. JLSSD는 계절적 대조, 증강 기반 대조, 마스크 패치 토큰 대조 전략을 통합하여 모델의 표현 능력을 향상시킵니다. 10개의 벤치마크 데이터셋에 대한 종합적인 평가 결과, CGEarthEye는 다양한 원격탐사 과제에서 최첨단 성능을 달성하며, 특징 시각화, 모델 수렴, 파라미터 효율성 및 실제 매핑 응용 프로그램에서 우수한 특성을 보여줍니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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Jilin-1 위성 데이터를 효과적으로 활용하는 초고해상도 RSVFM인 CGEarthEye를 제시.
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대규모 다중 시간적 자기 지도 학습 데이터셋 JLSSD를 구축하여 RSVFM의 성능 향상에 기여.
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다양한 원격탐사 과제에서 최첨단 성능을 달성.
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특징 시각화, 모델 수렴, 파라미터 효율성 및 실제 매핑 응용 프로그램에서 우수한 성능을 입증.
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Jilin-1 데이터의 광범위하고 효율적인 활용을 촉진.
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한계점:
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Jilin-1 위성 데이터에 특화된 모델이므로 다른 위성 데이터에 대한 일반화 성능은 추가 연구가 필요.
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JLSSD 데이터셋의 구성 방식에 대한 자세한 설명이 부족할 수 있음.
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특정 원격탐사 과제에 대한 성능 비교가 주로 이루어져 다른 과제에 대한 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요.
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