GeoMAE-CLIPNet: Self-Supervised Transformer with Vision—Language Adaptors for Remote Sensing Image Classification
Notice bibliographique
Résumé
The present paper introduces GeoMAE-CLIPNet, a complex self-supervised Transformer network that is capable of achieving high-precision remote sensing image classification. The model combines a masked autoencoder (MAE) to learn spatial spectral features and a lightweight vision-language adaptor to learn semantics. In pretraining GeoMAE-CLIPNet has the capability to reconstruct masked patches of image, which can also achieve intrinsic features and interpretability by using reconstructed outputs. Fine-tuning makes use of classification heads that have been trained with cross-entropy and reconstruction regularization losses, which is guaranteed to be healthier when they are few. Experiments are held on benchmark datasets like EuroSAT, AID, and NWPU-RESISC45 and are compared with the recent state-of-the-art models like RemoteCLIP, Scale-MAE, and LDBST. Findings show that the proposed framework produces better classification accuracy, macro-F1 score, and reconstruction fidelity, which proves the effectiveness of the proposed framework in large-scale and heterogeneous satellite imagery. Interpretability is also achieved with the inclusion of reconstruction outputs which helps to understand the class-wise discriminative regions better.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».