Облачная сегментация с использованием Vision Foundation Models: Инновационный подход Cloud-Adapter

Облачная сегментация, или облачное обнаружение, играет ключевую роль в интерпретации изображений дистанционного зондирования. Точность этой сегментации напрямую влияет на эффективность последующей обработки и анализа данных, что имеет важное значение для мониторинга климата, защиты окружающей среды, предупреждения о стихийных бедствиях и управления землепользованием. Однако из-за разнообразия форм, текстур и размеров облаков, а также сложности условий съемки, традиционные методы облачной сегментации часто не достигают стабильных высокоточных результатов.

Cloud-Adapter: Инновационный подход к облачной сегментации

Основные концепции

Cloud-Adapter представляет собой новый подход к облачной сегментации, который использует Vision Foundation Models (VFM) для повышения точности и устойчивости сегментации. Этот метод включает в себя:

1. Замороженную VFM: Используется предобученная на общих данных VFM, которая остается неизменной, что устраняет необходимость в дополнительном обучении.

2. Легковесный адаптер: Адаптер Cloud-Adapter состоит из двух основных модулей:

   • Модуль пространственного восприятия (SPM): Использует сверточные нейронные сети (ConvNet) для извлечения плотных пространственных представлений.
   • Адаптирующий модуль: Модулирует замороженные слои трансформера в VFM, используя контекстуальные входные данные от SPM.

Архитектура Cloud-Adapter

• Входные данные: Изображения дистанционного зондирования.
• Stem модуль: Предварительно обрабатывает изображение, используя два сверточных слоя для первоначальной экстракции признаков.
• ConvNet блоки: Экстрагируют многоуровневые пространственные признаки.
• Агрегатор: Объединяет признаки разных масштабов в единый контекст.
• Адаптирующий модуль: Использует механизмы кросс-внимания для модификации признаков VFM.

Технические детали

• Пространственное восприятие: Использует ConvNet для извлечения многоуровневых пространственных признаков, которые затем агрегируются в единый контекст.
• Адаптация: Адаптирующий модуль применяет кросс-внимание для корректировки признаков VFM, обеспечивая эффективное переносное обучение.

Экспериментальные результаты

Эксперименты показали, что Cloud-Adapter достигает значительных улучшений производительности, используя только 0.6% обучаемых параметров от замороженного VFM. Метод демонстрирует лучшие в своем классе результаты на различных наборах данных облачной сегментации, включая данные с разных спутников, сенсоров и уровней обработки данных.

Преимущества Cloud-Adapter

• Эффективность: Минимальное количество обучаемых параметров снижает риск переобучения и уменьшает вычислительные затраты.
• Адаптивность: Способность адаптироваться к различным сценариям дистанционного зондирования без необходимости полного переобучения.
• Устойчивость: Высокая точность сегментации облаков в условиях разнообразных земных покровов и атмосферных условий.

Заключение

Cloud-Adapter представляет собой значительный шаг вперед в области облачной сегментации, предлагая эффективный и адаптируемый подход, который может быть легко интегрирован в существующие системы обработки данных дистанционного зондирования. Этот метод не только улучшает точность сегментации, но и делает процесс более доступным и менее ресурсоемким, что открывает новые возможности для исследований и практического применения в области анализа изображений Земли.