Few-Shot 원격탐사 장면 분류를 위한 지역 일관적 전도적 정보 최대화
Locally Consistent Transductive Information Maximization for Few-Shot Remote Sensing Scene Classification
TL;DR AI
1분핵심 요약
연구진은 원격탐사 장면 분류를 위한 전이적 few-shot 학습법 LC-TIM을 제안했다.
LC-TIM은 TIM++에 지역적 일관성 정규화를 더해, 라벨이 없는 쿼리 샘플 간 관계를 더 잘 활용한다.
또한 여러 foundation model의 affinity graph를 결합하는 멀티소스 변형도 제시했다.
새 오픈소스 벤치마크(10개 데이터셋, 2개 원격탐사 비전-언어 모델, 다양한 few-shot 설정)에서 최고 성능을 보고했다.