利用域适应解决低资源地理空间机器学习问题
机器学习
2021-07-15 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
遥感中的机器学习随着地理空间影像可用性与分辨率的提升而成熟,但其效用受限于对标注数据的需求。此外,许多标注地理空间数据集特定于某些区域、传感器或极端天气事件。我们研究了现代域适应在多个已提出地理空间基准上的应用,揭示了独特挑战并给出了相应解决方案。
引用
@article{arxiv.2107.04983,
title = {Leveraging Domain Adaptation for Low-Resource Geospatial Machine Learning},
author = {Jack Lynch and Sam Wookey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04983},
year = {2021}
}
备注
Tackling Climate Change with Machine Learning Workshop at ICML 2021