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 深度学习 多光谱数据

📋 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，提供任务无关的表征，并设计了隐藏任务排行榜来减少预训练偏差。
  3. 该框架包含评估流程、挑战模式和评分系统，并发布了SSL4EO-S12-downstream数据集以支持可重复性。

📝 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。该方法构建于固定大小的嵌入之上，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，一个精选的多光谱、多时相EO数据集。我们展示了在2025年CVPR EARTHVISION研讨会上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。这使得不同模型之间的性能比较变得困难，阻碍了该领域的发展。

核心思路：NeuCo-Bench的核心思路是构建一个通用的、任务无关的神经嵌入评估框架。通过使用固定大小的嵌入作为模型输出，可以将模型与下游任务解耦，从而实现对模型表征能力的独立评估。同时，引入隐藏任务排行榜，可以有效减少预训练数据对评估结果的影响。

技术框架：NeuCo-Bench框架主要包含三个核心组件：1) 评估流程：该流程围绕可重用的嵌入构建，允许用户使用不同的模型生成嵌入，并在多个下游任务上进行评估。2) 挑战模式：该模式包含一个隐藏任务排行榜，参与者需要在未知的任务上提交模型，以评估模型的泛化能力。3) 评分系统：该系统综合考虑模型的准确性和稳定性，以确保评估结果的可靠性。此外，框架还提供了一个名为SSL4EO-S12-downstream的精选数据集，用于支持可重复性研究。

关键创新：NeuCo-Bench的关键创新在于其任务无关的评估方法和隐藏任务排行榜。传统的评估方法通常针对特定任务进行优化，难以反映模型的真实泛化能力。而NeuCo-Bench通过使用固定大小的嵌入和隐藏任务排行榜，可以更客观地评估模型的表征能力和泛化性能。

关键设计：NeuCo-Bench的关键设计包括：1) 固定大小的嵌入：嵌入的大小需要根据具体应用场景进行选择，以平衡表征能力和计算成本。2) 隐藏任务排行榜：隐藏任务的选择需要具有代表性，能够覆盖不同的地球观测任务。3) 评分系统：评分系统需要综合考虑模型的准确性和稳定性，以避免模型过度拟合特定任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NeuCo-Bench在CVPR EARTHVISION研讨会上进行了公开挑战，并使用最先进的基础模型进行了消融实验。初步结果表明，该框架能够有效评估不同模型的表征能力，并为模型改进提供指导。SSL4EO-S12-downstream数据集的发布也为可重复性研究提供了便利。

🎯 应用场景

NeuCo-Bench可应用于地球观测领域的遥感图像分析、土地利用分类、灾害监测、气候变化研究等多个方面。通过提供标准化的评估框架，可以促进神经嵌入模型在这些领域的应用和发展，提高遥感数据处理的效率和精度，为相关决策提供更可靠的依据。

📄 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.