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リモートセンシング(RS)画像のラベルの多くは小さな対象を対象としているため専門知識と細部への注意が必要とされる。そこで材質やテクスチャとRSタスクの間に高い相関関係があるという観察から、誘導バイアスを持つ特徴を生成するための自己教師付き事前学習手法を提案。
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Akiva_Self-Supervised_Material_and_Texture_Representation_Learning_for_Remote_Sensing_Tasks_CVPR_2022_paper.html
https://github.com/periakiva/MATTER
論文概要
リモートセンシング(RS)画像のラベルの多くは小さな対象を対象としているため専門知識と細部への注意が必要とされる。そこで材質やテクスチャとRSタスクの間に高い相関関係があるという観察から、誘導バイアスを持つ特徴を生成するための自己教師付き事前学習手法を提案。
Code & Dataset
https://github.com/periakiva/MATTER