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Landsat 8
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新AI模型推动3D形状补全和深度估计发展
研究人员推出了几款新的3D形状补全和深度估计模型。大型深度补全模型（LDCM）使用Transformer从稀疏观测生成密集深度图，性能优于现有方法。I2PRef提供了一种图像驱动的点云补全方法，从单个RGB图像重建完整的点云。DinoComplete利用来自DINO特征和状态空间模型的蒸馏语义先验，实现高效鲁棒的3D形状补全，在参数更少的情况下显示出更高的质量。此外，ESSC-RM是一个即插即用框架，可精炼现有的语义场景补全模型以提高预测性能。
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新的基础模型将高光谱图像与其他地球观测数据融合
研究人员开发了SpectralEarth-FM，一个旨在处理和融合高光谱图像与其他地球观测数据（如多光谱、雷达和温度读数）的新基础模型。该模型采用分层Transformer架构，能够处理不同的光谱维度，并集成了一个跨传感器融合模块。为了训练SpectralEarth-FM，我们精心策划了一个名为SpectralEarth-MM的大型数据集，其中包含来自多个卫星传感器的40TB以上的共定位数据，从而在下游任务上取得了最先进的成果。