Multimodal SuperCon：印度尼西亚毁林驱动因素分类器
计算机视觉与模式识别
2022-08-01 v1 机器学习
摘要
毁林是气候变化的促成因素之一。气候变化对人类生活有严重影响，其由二氧化碳等温室气体排放至大气所引发。了解毁林成因对减缓努力十分重要，但缺乏以数据驱动的研究来预测这些毁林驱动因素。本工作中，我们提出一种称为 Multimodal SuperCon 的对比学习架构，利用 Landsat 8 获取的卫星图像对印度尼西亚的毁林驱动因素进行分类。Multimodal SuperCon 是一种结合对比学习与多模态融合以处理现有毁林数据集的架构。我们提出的模型在驱动因素分类上优于先前工作，相较同一任务中最先进的旋转等变模型准确率提升 7%。
引用
@article{arxiv.2207.14656,
title = {Multimodal SuperCon: Classifier for Drivers of Deforestation in Indonesia},
author = {Bella Septina Ika Hartanti and Valentino Vito and Aniati Murni Arymurthy and Andie Setiyoko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14656},
year = {2022}
}