论文
CETUS：地球预训练表征迁移到土卫六 SAR
CETUS: How Far Do Representations Trained on Earth Transfer to Cassini SAR of Titan?
摘要
卡西尼号合成孔径雷达 (SAR) 图像揭示了土卫六的沙丘、平原和湖盆，为行星地形分类提供了从地球图像中学习的表示实例。使用 SAR 进行地球到泰坦传输的跨域评估 (CETUS) 将 DINOv2、DOFA 和 CROMA 的特征与美国地质调查局卡西尼 SAR 镶嵌图上未经训练的视觉变换器的经典图像测量和特征进行比较。分类器从专家地貌地图中学习地形标签，并预测地理上独立的泰坦区域中的这些标签。在逻辑回归设置下，预训练编码器比组合经典特征实现更高的平均宏 F1。当特征缩放、优化和正则化同时变化时，编码器排名也会发生变化。 Titan 上的训练进一步提高了 DINOv2 性能，降低了 DOFA 性能，并导致在测试设置下的 CROMA 结果好坏参半。架构和输入处理差异导致这些比较无法隔离预训练的效果。在评估行星测绘的表示传输时，各个地形类别的分类器拟合和性能很重要。由于该地图部分借鉴了相同的雷达观测结果，因此分数与专家的解释一致。
