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铺设基于不规则和不对齐的卫星图像时间序列的基础模型
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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
通过集合预测问题，将卫星图像时间序列处理分解为三个步骤，取得了新的最先进结果。同时，通过分离时间和空间组件，利用计算机视觉进步，实现了比以前更高的分数。
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关键要点
- 将卫星图像时间序列处理视为集合预测问题，分解为集合、更新和分散三个步骤。
- 模型在PASTIS数据集上取得了新的最先进结果，使用了自定义神经结构如U-TAE。
- 通过明确分离时间和空间组件，利用计算机视觉的进步实现了更高的分数。
- 使用Mask2Former等通用分割架构，使得PQ分数比之前提高了8.8个点。
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