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Towards Scalable Foundation Models for Multi-modal and Hyperspectral Geospatial Data
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内容提要
本研究提出了一种低秩高效空间-光谱视觉变换器（LESS ViT），旨在解决自监督学习在多通道和多模态地理空间光栅数据处理中的可扩展性问题。通过创新的LESS注意力模块，该模型在计算效率和参数数量上优于现有的多模态地理空间基础模型，展现了广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种低秩高效空间-光谱视觉变换器（LESS ViT），旨在解决自监督学习在多通道和多模态地理空间光栅数据处理中的可扩展性问题。
- LESS ViT通过创新的LESS注意力模块、连续位置通道嵌入层和感知场掩码，提升了模型的计算效率和参数数量。
- 该模型在性能上超过了现有的多模态地理空间基础模型，展示了广泛的应用潜力。
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