探索 DINO:合成孔径雷达图像的新特性与限制
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。通过使用非标记的合成孔径雷达(SAR)数据,预先训练自监督学习模型(ViT-based DINO 模型)并对其进行微调以预测高分辨率土地覆盖地图,本研究重点探究了 Self-Distillation with No Labels(DINO)算法的特征以及其在合成孔径雷达成像领域的应用,通过对 ViT...
本研究使用非标记的合成孔径雷达数据,通过预先训练自监督学习模型并微调,成功预测高分辨率土地覆盖地图。研究探究了DINO算法的特征及其在合成孔径雷达成像领域的应用,发现预训练模型性能略有提升。同时,研究讨论了自监督学习在遥感和土地覆盖分割中的局限性和机会,并展示了ViT的注意力图在遥感领域具有重要的内在价值。