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Pangaea
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TerraMind：首个面向地球观测的任意到任意多模态基础模型
研究人员推出了TerraMind，一个专为地球观测任务设计的新型多模态基础模型。该模型独特地结合了令牌级和像素级数据表示，使其能够捕捉高级上下文信息和细粒度的空间细节。TerraMind展示了强大的零样本和少样本学习能力，引入了一种称为“模态内思考”（TiM）的新技术，用于微调和推理期间的数据增强，并在PANGAEA等基准测试中取得了最先进的性能。该模型、其预训练数据集以及相关代码均在宽松许可下公开提供。
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新型RAMEN编码器可适应各种地球观测数据分辨率
研究人员推出了一种新颖的多模态编码器RAMEN，专为地球观测数据设计。该编码器独特之处在于能够处理各种传感器之间不同的空间、光谱和时间分辨率，而无需进行特定于传感器的调整。RAMEN将分辨率视为一个可控参数，允许用户在细节和计算成本之间进行权衡。该模型在掩码多模态地球观测数据上进行了训练，并已证明能够有效地迁移学习到新的传感器配置，在PANGAEA基准测试中表现优于现有的最先进模型。
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FLORO：新多模态地理空间模型用于生态遥感
研究人员推出了 FLORO，一个专为生态遥感应用设计的多模态地理空间基础模型。与许多需要海量数据集和固定传感器配置的现有模型不同，FLORO 在多样化但规模较小的语料库上进行训练，并结合了可用性感知输入来处理不同的传感器数据。该模型在 PANGAEA 基准测试中展示了跨不同图像类型和分辨率的强大迁移能力，在分割、场景分类和回归任务中取得了有竞争力的结果。