Краткое содержание

arXiv:2508.12409v2 Тип объявления: замена Аннотация: Полу-контролируемая семантическая сегментация (Semi-Supervised Semantic Segmentation — S4) продвинула вперед анализ дистанционных измерений (remote sensing — RS), используя непомеченные данные через псевдо-метки и обучение согласованности. Однако существующие исследования S4 часто полагаются на небольшие наборы данных и модели, ограничивая их практическое применение. Для решения этой проблемы мы предлагаем S5 — первую масштабируемую архитектуру полу-контролируемой семантической сегментации в области дистанционного зондирования, раскрывающую потенциал обширных массивов непомеченных данных наблюдений Земли, которые обычно недоиспользуются из-за высокой стоимости аннотирования пикселей. Основываясь на существующих крупных наборах данных дистанционного зондирования, S5 вводит стратегию отбора данных, объединяя фильтрацию на основе энтропии и расширение разнообразия, что приводит к созданию набора данных RS4P-1M. Используя этот набор данных, мы систематически расширяем методы S4 путем предварительного обучения моделей основ дистанционного зондирования (Remote Sensing Foundation Models — RSFMs) различных размеров на данном широком корпусе, значительно улучшая их производительность в задаче сегментации земного покрова и обнаружения объектов.