RS-vHeat: Heat Conduction Guided Efficient Remote Sensing Foundation Model

📄 arXiv: 2411.17984v3 📥 PDF

作者: Huiyang Hu, Peijin Wang, Hanbo Bi, Boyuan Tong, Zhaozhi Wang, Wenhui Diao, Hao Chang, Yingchao Feng, Ziqi Zhang, Yaowei Wang, Qixiang Ye, Kun Fu, Xian Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-06-26)

备注: 19 pages, 8 figures and 10 tables

期刊: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025

💡 一句话要点

提出RS-vHeat：一种热传导引导的高效遥感基础模型，提升计算效率和可解释性。

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

关键词: 遥感基础模型 热传导 自监督学习 频域分析 高效计算

📋 核心要点

  1. 传统遥感模型计算效率低，可解释性有限，难以处理大规模遥感图像。
  2. RS-vHeat 借鉴热传导思想，利用热传导算子模拟局部区域相关性，降低计算复杂度。
  3. 实验表明，RS-vHeat 在多个任务和数据集上显著提升了效率和性能，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

遥感基础模型在很大程度上打破了设计特定任务模型的传统范式，从而在多个任务中提供了更大的可扩展性。然而，它们面临着计算效率低和可解释性有限等挑战，尤其是在处理大规模遥感图像时。为了克服这些问题，我们从模拟局部热扩散的物理过程——热传导中汲取灵感。基于此，我们首次探索了使用热传导并行计算模型来模拟高分辨率遥感图像中局部区域相关性的潜力，并引入了RS-vHeat，一种高效的多模态遥感基础模型。具体来说，RS-vHeat 1) 应用复杂度为$O(N^{1.5})$且具有全局感受野的热传导算子 (HCO)，在降低计算开销的同时捕获遥感对象结构信息以指导热扩散；2) 通过基于频域分层掩码和多域重建的自监督策略学习各种场景的频率分布表示；3) 在 4 个任务和 10 个数据集上显著提高了效率和性能，优于最先进的技术。与基于注意力的遥感基础模型相比，我们减少了 84% 的内存使用量，减少了 24% 的 FLOPs，并将吞吐量提高了 2.7 倍。代码将公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有遥感基础模型在处理大规模高分辨率遥感图像时，面临计算效率低和可解释性差的问题。基于注意力机制的模型计算复杂度高，难以捕捉遥感图像中的长程依赖关系和全局结构信息。

核心思路：论文的核心思路是借鉴热传导的物理过程，利用热传导算子（HCO）来模拟遥感图像中局部区域之间的相关性。热传导过程具有并行计算的特性，可以有效降低计算复杂度，同时全局感受野的设计有助于捕捉遥感图像的全局结构信息。

技术框架：RS-vHeat 的整体框架包含以下几个主要模块：1) 热传导算子 (HCO)：用于模拟遥感图像中局部区域之间的热扩散过程，捕捉遥感对象的结构信息。2) 频域分层掩码：通过在频域上对图像进行分层掩码，学习不同场景的频率分布表示。3) 多域重建：利用自监督学习策略，在多个域上重建图像，提高模型的泛化能力。

关键创新：该论文的关键创新在于将热传导的思想引入到遥感基础模型中，并设计了高效的热传导算子 (HCO)。与传统的注意力机制相比，HCO 具有更低的计算复杂度 ($O(N^{1.5})$) 和更大的感受野，能够更好地捕捉遥感图像的全局结构信息。此外，论文还提出了基于频域分层掩码和多域重建的自监督学习策略，进一步提高了模型的性能。

关键设计：热传导算子 (HCO) 的具体实现细节包括：1) 使用高斯核函数来模拟热扩散过程；2) 通过调整高斯核函数的方差来控制热扩散的范围；3) 使用并行计算来加速热扩散过程。在自监督学习方面，论文使用了频域分层掩码策略，将图像的频率分量划分为多个层次，并对不同层次的频率分量进行掩码。损失函数包括重建损失和对比学习损失，用于提高模型的重建能力和区分能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，RS-vHeat 在 4 个任务和 10 个数据集上均取得了显著的性能提升。与基于注意力的遥感基础模型相比，RS-vHeat 减少了 84% 的内存使用量，减少了 24% 的 FLOPs，并将吞吐量提高了 2.7 倍。这些结果表明，RS-vHeat 是一种高效且有效的遥感基础模型。

🎯 应用场景

RS-vHeat 有潜力应用于各种遥感图像处理任务，例如：目标检测、语义分割、场景分类等。该模型的高效性和可解释性使其在资源受限的环境中具有重要价值，例如：无人机遥感、卫星遥感等。未来，RS-vHeat 可以进一步扩展到其他领域，例如：医学图像分析、自然语言处理等。

📄 摘要（原文）

Remote sensing foundation models largely break away from the traditional paradigm of designing task-specific models, offering greater scalability across multiple tasks. However, they face challenges such as low computational efficiency and limited interpretability, especially when dealing with large-scale remote sensing images. To overcome these, we draw inspiration from heat conduction, a physical process modeling local heat diffusion. Building on this idea, we are the first to explore the potential of using the parallel computing model of heat conduction to simulate the local region correlations in high-resolution remote sensing images, and introduce RS-vHeat, an efficient multi-modal remote sensing foundation model. Specifically, RS-vHeat 1) applies the Heat Conduction Operator (HCO) with a complexity of $O(N^{1.5})$ and a global receptive field, reducing computational overhead while capturing remote sensing object structure information to guide heat diffusion; 2) learns the frequency distribution representations of various scenes through a self-supervised strategy based on frequency domain hierarchical masking and multi-domain reconstruction; 3) significantly improves efficiency and performance over state-of-the-art techniques across 4 tasks and 10 datasets. Compared to attention-based remote sensing foundation models, we reduce memory usage by 84\%, FLOPs by 24\% and improves throughput by 2.7 times. The code will be made publicly available.