FOOL：利用神经特征压缩解决卫星计算下行瓶颈
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。FOOL 是一种原地边缘计算、任务无关的特征压缩方法，用于降低通过卫星获取数据的传输成本，同时维持预测性能。它通过将高分辨率卫星图像进行分割，并利用上下文和瓦片间依赖关系来降低传输成本，同时提供比较竞争性的感知质量表现。它还针对低地球轨道中间断网络连接的特殊性进行了广泛的传输成本减少评估，并测试了在标准纳米卫星尺寸上应用该系统的可行性，证明了 FOOL...
介绍了一种地面站服务器辅助框架，用于在低地球轨道卫星上进行快速遥感图像处理。该框架通过生成多个特征图并减少FLOPs，实现了在有限资源下的模型训练和更新。实验结果表明，该框架在语义分割服务上优于现有方法。
