/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY 4.0
Опубликована
29 янв 2025

Copernicus-FM

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding

Модель для извлечения признаков из спектральных и неспектральных данных дистанционного зондирования Земли.

0скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены31 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Copernicus-FM — расширение базовой модели DOFA, предназначенное для извлечения признаков из данных дистанционного зондирования Земли. Модель разработана для работы с различными спектральными и неспектральными модальностями сенсоров с помощью динамических гиперсетей и гибкого кодирования метаданных.

Модель предварительно обучена на наборе Copernicus-Pretrain с использованием masked image modeling и непрерывной дистилляции. Она подходит для построения представлений спутниковых и других данных наблюдения Земли, которые можно использовать в последующих задачах анализа. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • извлечение признаков из спутниковых снимков
  • построение эмбеддингов данных Sentinel
  • создание представлений изображений с разными спектральными каналами
  • подготовка признаков для последующего анализа наблюдений Земли

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению; пригодность признаков для конкретных задач следует проверять отдельно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Copernicus-FM

Copernicus-FM is an extension of the DOFA foundation model, able to process any spectral or non-spectral sensor modality using extended dynamic hypernetworks and flexible metadata encoding. The model is pretrained on the Copernicus-Pretrain dataset with masked image modeling and continual distillation.

Model Description

Uses

Related Sources

Citation

@misc{wang2025unifiedcopernicusfoundationmodel,
      title={Towards a Unified Copernicus Foundation Model for Earth Vision}, 
      author={Yi Wang and Zhitong Xiong and Chenying Liu and Adam J. Stewart and Thomas Dujardin and Nikolaos Ioannis Bountos and Angelos Zavras and Franziska Gerken and Ioannis Papoutsis and Laura Leal-Taixé and Xiao Xiang Zhu},
      year={2025},
      eprint={2503.11849},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2503.11849}, 
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
e1db406

0 моделей