GL-10M

新的遥感方法优化高分辨率图像采集

研究人员开发了一种新的面向遥感理解的成本感知策略，该策略以低分辨率（LR）感知为指导，选择性地采集高分辨率（HR）图像。该方法旨在通过解决现有HR采样方法在细粒度重要性和跨块交互方面被忽视的局限性，在成本受限的情况下提高任务性能。所提出的方法将细粒度的HR采样与跨块表示预测相结合，以用更少的HR观测进行更有效的推理。此外，还引入了一个名为GL-10M的新数据集，该数据集包含近10万个场景对和1000万张图像，用于大规模跨分辨率预训练。