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RoMA：扩展基于Mamba的遥感基础模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨自监督学习在视觉变换器中的应用，提出RoMA框架，通过旋转感知预训练和多尺度令牌预测，提升高分辨率遥感图像的可扩展性。实验结果表明，RoMA预训练的Mamba模型在准确性和计算效率上优于基于ViT的模型。
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关键要点
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本文探讨自监督学习在视觉变换器中的应用。
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提出RoMA框架，通过旋转感知预训练和多尺度令牌预测，提升高分辨率遥感图像的可扩展性。
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自注意力的平方复杂性限制了扩展性。
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RoMA框架有效利用大规模多样化的无标签数据。
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实验结果表明，RoMA预训练的Mamba模型在准确性和计算效率上优于基于ViT的模型。
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