EO 中的回归任务：视觉语言模型是否具备挑战?

Tal Wagner

EO 中的回归任务：视觉语言模型是否具备挑战?

机器学习 2025-02-21 v1 密码学与安全数据结构与算法

作者: Tal Wagner

摘要

地球观测 (EO) 数据涵盖广泛的遥感信息，具有多传感器和多时序特征，在理解地球动态方面发挥着不可或缺的作用。最近，视觉语言模型 (VLM) 在感知和推理任务中取得了显著的成功，为 EO 领域带来了新的见解和机会。然而，尤其是对于科学回归相关应用而言，VLM 的潜力仍基本未被探索。本文通过系统性地检查 VLM 适用于 EO 回归任务的挑战和机会来弥合这一差距。讨论首先对比了 EO 数据与常规计算机视觉数据集的独特属性，然后识别了将 VLM 应用于 EO 回归的四个核心障碍：1）缺乏专门的基准数据集，2）离散与连续表示之间的冲突，3）累积误差积累，4）文本中心训练目标对数值任务的次优性。接下来，探讨了一系列方法论见解和潜在细微的陷阱。最后，我们提供了一些有前景的未来方向，用于设计稳健且领域感知的解决方案。我们的发现凸显了 VLM 在 EO 科学回归中的潜力，为更精确和可解释的环境过程建模奠定了基础。

关键词

地球观测视觉语言模型回归任务多传感器数据多时序数据基准数据集数值任务环境建模

引用

@article{arxiv.2502.14087,
  title  = {Learning from End User Data with Shuffled Differential Privacy over Kernel Densities},
  author = {Tal Wagner},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2502.14087},
  year   = {2025}
}

备注

ICLR 2025

EO 中的回归任务：视觉语言模型是否具备挑战?

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关键词

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备注

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