多尺度特征 - Tag - 堂堂一跑堂https://spacetop.win/tags/%E5%A4%9A%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E7%89%B9%E5%BE%81/多尺度特征 - Tag - 堂堂一跑堂Hugo -- gohugo.iozh-CNkingcopper@whu.edu.cn (WangTong)kingcopper@whu.edu.cn (WangTong)Mon, 01 Jun 2026 12:00:00 +0800Galileo：一个模型搞定遥感多模态多尺度，ICML 2025 通用基础模型新突破https://spacetop.win/2026/06/20260601_120000_galileo_global_local_features/Mon, 01 Jun 2026 12:00:00 +0800WangTonghttps://spacetop.win/2026/06/20260601_120000_galileo_global_local_features/ Galileo：一个模型搞定遥感多模态多尺度，ICML 2025 通用基础模型新突破

论文解读 | ICML 2025 | 2026-06-01

📄 论文信息

项目 内容
标题 Galileo: Learning Global & Local Features of Many Remote Sensing Modalities
作者 Gabriel Tseng, Anthony Fuller, Marlena Reil, Henry Herzog, Patrick Beukema, Favyen Bastani, James R. Green, Evan Shelhamer, Hannah Kerner, David Rolnick
会议 ICML 2025 (Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning)
arXiv https://arxiv.org/abs/2502.09356
GitHub https://github.com/nasaharvest/galileo (⭐ 177)
关键词 遥感基础模型, 多模态融合, 自监督学习, 多尺度特征, 掩码建模, 通用模型

🎯 解决的核心问题

遥感数据具有两大独特挑战，使得直接套用计算机视觉方法变得困难：

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