DINOv3 as a Frozen Encoder for CRPS-Oriented Probabilistic Rainfall Nowcasting
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Haebom
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저자
Luciano Araujo Dourado Filho, Almir Moreira da Silva Neto, Anthony Miyaguchi, Rodrigo Pereira David, Rodrigo Tripodi Calumby, Luka\v{s} Picek
개요
본 논문은 확률적 강우 단기 예보를 위한 경쟁력 있고 계산 효율적인 접근 방식을 제안한다. 사전 훈련된 위성 시각 인코더(DINOv3-SAT493M)에 V-JEPA 비전 변환기(Vision Transformer)와 가벼운 확률적 헤드를 연결하여 인코더 토큰을 4시간 누적 강우량에 대한 이산 경험적 CDF(eCDF)로 매핑한다. 프로젝터-헤드는 Continuous Ranked Probability Score (CRPS)를 사용하여 종단간(end-to-end)으로 최적화된다. 대안적으로, 집계된 Rank Probability Score와 픽셀별 Gamma-Hurdle 목표로 훈련된 3D-UNET baseline이 사용된다. Weather4Cast 2025 벤치마크에서 제안된 방법은 CRPS 3.5102를 달성하여, 최고의 3D-UNET 대비 약 26%의 효과 향상을 보였다.
시사점, 한계점
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시사점:
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계산 효율적이면서 경쟁력 있는 확률적 강우 단기 예보 접근 방식 제시.
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사전 훈련된 위성 시각 인코더와 V-JEPA Vision Transformer를 활용하여 높은 성능 달성.
