CromSS：面向遥感图像分割的带有噪声标签的跨模态预训练
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。我们研究了在多模态学习框架中，利用噪声标签 y 对语义分割模型进行预训练的潜力，针对地理空间应用。具体而言，我们提出了一种新颖的交叉模态样本选择方法（CromSS），利用给定地理空间场景的多个传感器 / 模态 d 模拟的像素 x 和类别 c 之间的类别分布 P^{(d)}(x,c)。基于 P^{(d)}(x,c) 的熵，沟通了传感器 d 上的预测结果的一致性。通过每个传感器 d...
本文研究了在多模态学习框架中，利用噪声标签对语义分割模型进行预训练的潜力。通过交叉模态样本选择方法，确定噪声标签采样，并验证了该方法在遥感图像分割中的有效性。
