도메인 내 표현 학습을 통한 원격 탐사

원격 탐사의 중요성에도 불구하고, 표현 학습 공동체는 이 분야에 상대적으로 적은 관심을 기울여왔다. 이를 해결하고 이 분야에서 기준 성능과 통일된 평가 프로토콜을 마련하기 위해, 우리는 5개의 다양한 원격 탐사 데이터셋을 표준화된 형태로 간소화된 방식으로 제공한다. 구체적으로, 도메인 내 표현 학습( in-domain representation learning)을 탐구하여 일반적인 원격 탐사 표현을 개발하고, 원격 탐사 표현 학습의 좋은 소스가 되기 위해 데이터셋이 가져야 할 핵심 특성은 무엇인지 탐색한다. 제시된 기준 성능은 해당 데이터셋에서 최첨단(SOTA) 성능을 달성한다.