NeuCo-Bench: A Novel Benchmark Framework for Neural Embeddings in Earth Observation

📄 arXiv: 2510.17914v1 📥 PDF

作者: Rikard Vinge, Isabelle Wittmann, Jannik Schneider, Michael Marszalek, Luis Gilch, Thomas Brunschwiler, Conrad M Albrecht

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-10-19

💡 一句话要点

NeuCo-Bench：面向地球观测的神经嵌入评估基准框架，解决表征学习的标准化评估问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 地球观测 神经嵌入 表征学习 基准框架 遥感图像 多光谱数据 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有地球观测领域缺乏统一的神经嵌入评估标准，导致模型性能难以客观比较。
  2. NeuCo-Bench通过固定大小的嵌入，构建可重用的评估流程，实现任务无关的表征学习。
  3. 该框架包含隐藏任务排行榜，减轻预训练偏差，并提供平衡准确性和稳定性的评分系统。

📝 摘要（中文）

本文提出了NeuCo-Bench，一个用于评估地球观测（EO）领域中（有损）神经压缩和表征学习的新型基准框架。该框架基于固定大小的嵌入，这些嵌入充当紧凑的、与任务无关的表征，适用于广泛的下游任务。NeuCo-Bench包含三个核心组件：（i）围绕可重用嵌入构建的评估流程，（ii）一种新的挑战模式，具有隐藏任务排行榜，旨在减轻预训练偏差，以及（iii）一个平衡准确性和稳定性的评分系统。为了支持可重复性，我们发布了SSL4EO-S12-downstream，一个精心策划的多光谱、多时相EO数据集。我们展示了在2025年CVPR EARTHVISION workshop上的公开挑战的初步结果，并使用最先进的基础模型进行了消融实验。NeuCo-Bench为社区驱动的、标准化的EO及其他领域神经嵌入评估迈出了第一步。

🔬 方法详解

问题定义：地球观测领域中，神经压缩和表征学习模型的评估缺乏统一的标准和流程。现有的评估方法往往针对特定任务，难以泛化到其他任务，且容易受到预训练数据偏差的影响。因此，需要一个通用的、标准化的评估框架，以促进该领域的研究进展。

核心思路：NeuCo-Bench的核心思路是使用固定大小的嵌入作为模型输出，这些嵌入可以作为下游任务的通用表征。通过构建一个围绕这些嵌入的评估流程，可以对不同的模型进行公平的比较，并评估其在各种任务上的性能。此外，引入隐藏任务排行榜可以减轻预训练偏差，鼓励模型学习更通用的表征。

技术框架：NeuCo-Bench框架主要包含三个核心组件：(1) 基于可重用嵌入的评估流程：该流程定义了如何使用固定大小的嵌入来评估模型在不同下游任务上的性能。(2) 隐藏任务排行榜：该排行榜包含一组未公开的任务，用于评估模型的泛化能力，并减轻预训练偏差。(3) 评分系统：该系统综合考虑模型的准确性和稳定性，以提供更全面的评估结果。此外，该框架还发布了一个名为SSL4EO-S12-downstream的 curated 数据集，用于支持可重复性研究。

关键创新：NeuCo-Bench的关键创新在于其提供了一个标准化的、任务无关的神经嵌入评估框架。与以往针对特定任务的评估方法不同，NeuCo-Bench可以评估模型在各种下游任务上的性能，并提供更全面的评估结果。此外，隐藏任务排行榜的设计可以有效减轻预训练偏差，鼓励模型学习更通用的表征。

关键设计：NeuCo-Bench的关键设计包括：(1) 固定大小的嵌入：确保嵌入的维度一致，方便下游任务的使用。(2) 可重用的评估流程：定义了如何使用嵌入来评估模型在不同任务上的性能，包括数据预处理、模型训练和评估指标等。(3) 评分系统：平衡准确性和稳定性，例如可以使用准确率、F1-score等指标来衡量准确性，并使用不同数据集或任务上的性能差异来衡量稳定性。具体的损失函数和网络结构取决于被评估的模型。

📊 实验亮点

在2025年CVPR EARTHVISION workshop的公开挑战中，NeuCo-Bench展示了其评估神经嵌入的有效性。通过对最先进的基础模型进行消融实验，验证了该框架的可靠性。SSL4EO-S12-downstream数据集的发布，为可重复性研究提供了重要资源。

🎯 应用场景

NeuCo-Bench可应用于地球观测领域的遥感图像分析、土地覆盖分类、灾害监测等多种场景。通过提供标准化的评估框架，可以促进相关算法的开发和优化，提升地球观测数据的应用价值，为环境保护、城市规划和农业生产等领域提供更可靠的技术支持。

📄 摘要（原文）

We introduce NeuCo-Bench, a novel benchmark framework for evaluating (lossy) neural compression and representation learning in the context of Earth Observation (EO). Our approach builds on fixed-size embeddings that act as compact, task-agnostic representations applicable to a broad range of downstream tasks. NeuCo-Bench comprises three core components: (i) an evaluation pipeline built around reusable embeddings, (ii) a new challenge mode with a hidden-task leaderboard designed to mitigate pretraining bias, and (iii) a scoring system that balances accuracy and stability. To support reproducibility, we release SSL4EO-S12-downstream, a curated multispectral, multitemporal EO dataset. We present initial results from a public challenge at the 2025 CVPR EARTHVISION workshop and conduct ablations with state-of-the-art foundation models. NeuCo-Bench provides a first step towards community-driven, standardized evaluation of neural embeddings for EO and beyond.