Neural Embedding Compression For Efficient Multi-Task Earth Observation Modelling

📄 arXiv: 2403.17886v5 📥 PDF

作者: Carlos Gomes, Thomas Brunschwiler

分类: cs.LG

发布日期: 2024-03-26 (更新: 2024-07-09)

备注: Published at IGARSS 2024

💡 一句话要点

提出神经嵌入压缩以提高多任务地球观测建模效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经嵌入压缩 地球观测 多任务学习 数据压缩 遥感技术

📋 核心要点

  1. 现有的地球观测数据处理方法在传输和存储成本上面临巨大挑战，尤其是在大规模数据环境下。
  2. 本文提出的神经嵌入压缩（NEC）方法，通过压缩嵌入而非原始数据，显著降低了数据传输和存储的需求。
  3. 实验结果表明，NEC在场景分类和语义分割任务上实现了75%到90%的数据减少，同时保持了相似的准确性。

📝 摘要（中文）

随着地球观测（EO）大规模数据存储库的增长，模型训练和推理的传输与存储成本也随之上升，消耗了大量资源。本文提出了一种基于神经嵌入压缩（NEC）的方法，通过将压缩的嵌入传输给数据消费者，而非原始数据，来解决这一问题。我们通过学习的神经压缩对基础模型（FM）进行适配，以生成多任务嵌入，同时在压缩率与嵌入效用之间进行权衡。我们仅更新FM参数的10%，并在短时间内（预训练迭代的1%）进行训练。NEC在场景分类和语义分割两个EO任务上进行了评估，与传统的原始数据压缩方法相比，NEC在数据减少75%到90%的情况下实现了相似的准确性。即使在99.7%的压缩率下，场景分类任务的性能仅下降5%。总体而言，NEC是一种数据高效且性能优越的多任务EO建模方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决地球观测数据在传输和存储过程中的高成本问题，现有方法在处理大规模数据时效率低下，导致资源浪费。

核心思路：提出神经嵌入压缩（NEC）方法，通过将压缩后的嵌入传输给数据消费者，避免了直接传输原始数据，从而提高了数据处理效率。

技术框架：NEC方法的整体架构包括基础模型（FM）的适配、学习的神经压缩模块以及多任务嵌入生成。通过更新FM参数的一小部分（10%），在短时间内完成训练，生成高效的嵌入。

关键创新：NEC的主要创新在于通过学习的方式实现嵌入的压缩，显著提高了数据传输效率，并在压缩率与嵌入效用之间取得了良好的平衡。与传统方法相比，NEC在保持性能的同时大幅降低了数据量。

关键设计：在设计中，NEC采用了特定的损失函数来优化嵌入的质量，并通过调整网络结构来适应多任务学习的需求，确保在高压缩率下仍能保持较高的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，NEC在场景分类任务中实现了75%到90%的数据减少，同时保持了与传统方法相似的准确性。在99.7%的压缩率下，性能仅下降5%，显示出其在高效数据处理方面的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括遥感数据处理、环境监测和城市规划等。NEC方法能够有效降低数据传输和存储成本，使得在资源有限的情况下仍能进行高效的地球观测建模，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

As repositories of large scale data in earth observation (EO) have grown, so have transfer and storage costs for model training and inference, expending significant resources. We introduce Neural Embedding Compression (NEC), based on the transfer of compressed embeddings to data consumers instead of raw data. We adapt foundation models (FM) through learned neural compression to generate multi-task embeddings while navigating the tradeoff between compression rate and embedding utility. We update only a small fraction of the FM parameters (10%) for a short training period (1% of the iterations of pre-training). We evaluate NEC on two EO tasks: scene classification and semantic segmentation. Compared with applying traditional compression to the raw data, NEC achieves similar accuracy with a 75% to 90% reduction in data. Even at 99.7% compression, performance drops by only 5% on the scene classification task. Overall, NEC is a data-efficient yet performant approach for multi-task EO modelling.