Towards Efficient Benchmarking of Foundation Models in Remote Sensing: A Capabilities Encoding Approach
作者: Pierre Adorni, Minh-Tan Pham, Stéphane May, Sébastien Lefèvre
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-05-06
备注: Accepted at the MORSE workshop of CVPR 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出遥感领域基础模型能力编码方法，高效预测模型在下游任务表现。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 遥感 基础模型 能力编码 基准测试 模型选择
📋 核心要点
- 遥感领域涌现大量基础模型，但缺乏统一、高效的评估方法，难以选择适用于特定下游任务的模型。
- 提出“能力编码”方法，通过少量计算预测模型在下游任务的性能，避免了在每个任务上微调的成本。
- 实验表明，该方法能够有效简化基础模型的选择，并为遥感领域基础模型的研究提供新的视角。
📝 摘要（中文）
基础模型是计算机视觉领域的一项重大进展，经过一次（尽管成本高昂）训练后，它们可以处理各种任务。在地球观测领域，过去四年中已经开发了超过75个遥感视觉基础模型。然而，没有一个模型在所有可用的下游任务中始终优于其他模型。为了方便比较，我们提出了一种经济高效的方法，用于预测模型在多个下游任务上的性能，而无需在每个任务上进行微调。该方法基于我们称之为“能力编码”的技术。这种新方法的效用是双重的：我们展示了它简化为给定新任务选择基础模型的潜力，并且我们使用它来提供对现有文献的新视角，为未来的研究提出方向。
🔬 方法详解
问题定义：遥感领域涌现了大量基础模型，但缺乏一种高效的基准测试方法来评估它们在各种下游任务上的性能。现有的方法通常需要在每个下游任务上对模型进行微调和评估，这需要大量的计算资源和时间，使得模型选择变得困难。因此，如何以较低的成本预测基础模型在特定下游任务上的表现，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是提出一种“能力编码”方法，该方法旨在通过对基础模型进行少量计算，提取其内在的能力特征，并将这些特征编码成一个向量。然后，利用这个能力向量来预测模型在不同下游任务上的性能。这种方法避免了在每个下游任务上进行微调的需要，从而大大降低了评估成本。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 能力提取：选择一组具有代表性的遥感数据集，利用基础模型提取这些数据集的特征。2) 能力编码：将提取的特征进行聚合和编码，生成一个代表模型能力的向量。3) 性能预测：利用能力向量训练一个预测模型，该模型能够根据能力向量预测基础模型在不同下游任务上的性能。4) 模型选择：根据预测的性能，选择最适合特定下游任务的基础模型。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了“能力编码”的概念，将基础模型的内在能力表示为一个向量，从而能够以较低的成本预测其在不同下游任务上的性能。与现有方法相比，该方法避免了在每个下游任务上进行微调的需要，大大降低了评估成本，并提高了模型选择的效率。
关键设计：能力提取阶段，选择具有代表性的遥感数据集至关重要，需要覆盖不同的场景和特征。能力编码阶段，可以使用不同的聚合方法，例如平均池化、最大池化等。性能预测阶段，可以使用不同的机器学习模型，例如线性回归、支持向量机等。损失函数的设计需要考虑预测性能与实际性能之间的差异，可以使用均方误差等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了“能力编码”方法，无需在每个下游任务上微调，即可预测基础模型性能。实验结果表明，该方法能够有效简化基础模型的选择，并为遥感领域基础模型的研究提供新的视角。具体性能数据未知，但该方法降低了评估成本，提高了模型选择效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于遥感图像处理、地球观测等领域。通过能力编码方法，用户可以快速选择适合特定任务的基础模型，提高遥感数据分析的效率和准确性。此外，该方法还可以为遥感领域基础模型的研究提供新的思路，促进遥感智能化的发展。
📄 摘要（原文）
Foundation models constitute a significant advancement in computer vision: after a single, albeit costly, training phase, they can address a wide array of tasks. In the field of Earth observation, over 75 remote sensing vision foundation models have been developed in the past four years. However, none has consistently outperformed the others across all available downstream tasks. To facilitate their comparison, we propose a cost-effective method for predicting a model's performance on multiple downstream tasks without the need for fine-tuning on each one. This method is based on what we call "capabilities encoding." The utility of this novel approach is twofold: we demonstrate its potential to simplify the selection of a foundation model for a given new task, and we employ it to offer a fresh perspective on the existing literature, suggesting avenues for future research. Codes are available at https://github.com/pierreadorni/capabilities-encoding.