В третий день конференции прошло большое количество туториалов. Один из них — Geospatial Foundation Models: Overview, Application and Benchmarking — посетил Владислав Фахретдинов из команды восприятия робота доставки. Делимся его заметками!
Выступали докладчики из бразильского подразделения IBM Research. Начали с рассказа о задаче remote sensing — дистанционного зондирования по спутниковым данным. Основное отличие от классических задач компьютерного зрения в том, что кроме RGB-сигналов необходимо использовать и другие спектральные каналы, у каждого из которых есть своё физическое назначение.
На основе этих данных можно решать множество задач, таких как сегментация земного покрова, пожарных шрамов и наводнений, предсказание глубины для водного покрова и процента покрытия деревьями.
Затем был базовый экскурс в развитие компьютерного зрения: от свёрточных моделей и трансформеров до автоэнкодеров, а после — рассказ о foundation-моделях в этой сфере.
Докладчики представили множество работ, в которых главный архитектурный вопрос состоит в том, как правильно объединять данные из разных каналов (модальностей). Отчасти это связано с тем, что нельзя просто склеить все каналы из-за отличий в разрешении, поэтому используются разные подходы:
— отдельные энкодер и декодер для каждой модальности, но общий аттеншн;
— динамический подбор размеров патчей для каждой модальности на основе длины волны и общий энкодер;
— либо разные энкодеры, но совместный семплинг патчей со всех модальностей на этапе претрейна.
После этого исследователи рассказали о своём фреймворке для обучения геопространственных моделей TerraTorch. На практике — собрали ноутбук с обучением двум разным задачам: land segmentation и burn scars.
Также авторы представили свой новый бенчмарк GeoBenchV2, который сгруппировали из 19 существующих датасетов. Взяли множество популярных в CV моделей для сравнения и дофайнтюнили их на разные задачи только на основе RGB.
В итоге оказалось, что общие модели, такие как DinoV3, дают гораздо лучшие предсказания на основе RGB-изображений, но на задачах с мультиспектральными данными более маленькие, но узкоспециализированные модели всё ещё побеждают.
#YaNeurIPS25
CV Time
