MultiMAE Meets Earth Observation: Pre-training Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders for Earth Observation Tasks

📄 arXiv: 2505.14951v1 📥 PDF

作者: Jose Sosa, Danila Rukhovich, Anis Kacem, Djamila Aouada

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MultiMAE以解决多模态地球观测任务的预训练问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多模态学习 地球观测 迁移学习 自编码器 深度学习 遥感数据 分类任务 分割任务

📋 核心要点

  1. 现有方法在将多模态地球观测数据的学习有效转移到下游任务时面临结构差异带来的挑战。
  2. 本文提出了一种多模态多任务掩码自编码器（MultiMAE），通过重构多种输入模态进行预训练，增强模型的灵活性。
  3. 预训练模型在多个EO数据集的分类和分割任务中表现优异，超越了当前的最先进方法，显示出显著的迁移学习能力。

📝 摘要（中文）

多模态数据在地球观测（EO）中为深度学习模型的迁移学习能力提升提供了巨大机会。尽管以往的研究常常忽视多模态EO数据，但近期方法开始纳入这些数据，从而形成更有效的预训练策略。然而，现有方法在将学习有效转移到下游任务时常面临挑战，尤其是当可用数据的结构与预训练时不同。本文通过探索更灵活的多模态、多任务预训练策略来解决这一限制，采用多模态多任务掩码自编码器（MultiMAE），通过重构多样的输入模态（包括光谱、高程和分割数据）进行预训练。预训练模型在分类和分割任务上展现出强大的迁移学习能力，超越了现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态地球观测数据预训练方法在迁移学习时面临的结构差异问题。现有方法往往无法有效适应下游任务的数据结构，导致性能下降。

核心思路：论文提出了一种多模态多任务掩码自编码器（MultiMAE），通过重构多种输入模态（如光谱、高程和分割数据）进行预训练，从而增强模型的灵活性和迁移能力。

技术框架：整体架构包括数据输入模块、掩码自编码器模块和输出重构模块。数据输入模块负责接收多模态数据，掩码自编码器模块进行特征学习，输出重构模块则生成重构结果以优化模型。

关键创新：最重要的技术创新在于MultiMAE的设计，使其能够处理多种输入配置，而无需针对每种模态进行特定的预训练，显著提升了模型的适应性。

关键设计：在模型设计中，采用了多模态输入和掩码策略，损失函数结合了重构损失和分类损失，以优化模型在多任务学习中的表现。

📊 实验亮点

在多个地球观测数据集上，预训练的MultiMAE模型在分类和分割任务中表现优异，超越了现有的最先进方法，具体性能提升幅度达到了XX%。这一结果表明该方法在迁移学习中的有效性和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括遥感图像分析、环境监测和城市规划等。通过提升多模态数据的处理能力，MultiMAE能够为实际应用提供更准确的分析结果，推动地球观测技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multi-modal data in Earth Observation (EO) presents a huge opportunity for improving transfer learning capabilities when pre-training deep learning models. Unlike prior work that often overlooks multi-modal EO data, recent methods have started to include it, resulting in more effective pre-training strategies. However, existing approaches commonly face challenges in effectively transferring learning to downstream tasks where the structure of available data differs from that used during pre-training. This paper addresses this limitation by exploring a more flexible multi-modal, multi-task pre-training strategy for EO data. Specifically, we adopt a Multi-modal Multi-task Masked Autoencoder (MultiMAE) that we pre-train by reconstructing diverse input modalities, including spectral, elevation, and segmentation data. The pre-trained model demonstrates robust transfer learning capabilities, outperforming state-of-the-art methods on various EO datasets for classification and segmentation tasks. Our approach exhibits significant flexibility, handling diverse input configurations without requiring modality-specific pre-trained models. Code will be available at: https://github.com/josesosajs/multimae-meets-eo.