pangaea-bench:全球地理空间基础模型全面评估框架
项目介绍
PANGAEA项目旨在构建一个全球性的、包容性的地理空间基础模型(Geospatial Foundation Models, GFMs)评估标准。当前,GFMs虽然在快速发展,但其评估方式仍缺乏统一和广泛性。现有的研究通常使用次优的下游数据集(如EuroSAT)和任务(如土地覆盖分类),这限制了模型的比较性和实际应用性。此外,评估协议中图像分辨率和传感器类型的多样性不足,进一步增加了全面评估GFM性能的复杂性。
PANGAEA项目通过整合广泛的地理空间数据集、任务、分辨率和传感器类型,提出了一种标准化的评估协议,为GFMs建立了一个健壮且广泛适用的基准。
项目技术分析
PANGAEA项目包含了一系列用于评估GFMs的代码,并支持多种模型,包括SSL4EOS12、Scale-MAE、SatlasNet、GFM、SpectralGPT、DOFA、CROMA、Prithvi、RemoteCLIP等。这些模型涵盖了多种方法,如自监督学习、掩码自编码器、多模态数据和多时态数据等。
项目支持多种任务,包括单时相和双时相的语义分割、变化检测、单时相和双时相的回归任务,以及基于UNet和ViT的监督基线模型训练。
项目技术应用场景
PANGAEA项目的应用场景广泛,包括但不限于以下领域:
- 野火监测:通过HLS Burn Scars数据集,对野火燃烧疤痕进行语义分割。
- 海洋污染监测:使用MADOS数据集,对海洋污染进行语义分割。
- 农业监测:通过CropTypeMapping-South Sudan数据集,对非洲地区的作物类型进行语义分割。
- 城市变化监测:利用SpaceNet 7数据集,进行城市发展的变化检测和语义分割。
- 森林监测:使用BioMassters数据集,对森林进行回归分析。
项目特点
- 全面的评估协议:项目涵盖了多种数据集、任务、分辨率和传感器类型,确保了评估的全面性和公平性。
- 模型多样性:支持多种GFMs,包括不同架构和方法,为研究人员提供了广泛的模型选择。
- 易于原型设计:项目提供了小数据集,如MADOS、HLSBurnScars等,方便研究人员快速原型设计。
- 详细的文档:项目包含了详细的文档,指导研究人员如何处理数据集、安装依赖和进行训练。
- 高度可定制:项目的配置文件允许研究人员根据需要调整训练参数,包括数据集信息、解码器参数、编码器参数、预处理步骤等。
PANGAEA项目为地理空间基础模型的评估提供了一套全面的解决方案,不仅有助于推动GFMs的发展,也为相关研究提供了一个标准化的基准。通过使用PANGAEA,研究人员可以更加系统地评估和比较不同GFMs的性能,推动地理空间人工智能领域的进步。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考