Buchumschlag

Probabilistic Machine Learning for Noisy Labels in Earth Observation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kondylatos, Spyros, Bountos, Nikolaos Ioannis, Prapas, Ioannis, Zavras, Angelos, Camps-Valls, Gustau, Papoutsis, Ioannis
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

On the Generalization of Representation Uncertainty in Earth Observation
von: Kondylatos, Spyros, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty-Aware Deep Learning for Wildfire Danger Forecasting
von: Kondylatos, Spyros, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks
von: Michail, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TeleViT1.0: Teleconnection-aware Vision Transformers for Subseasonal to Seasonal Wildfire Pattern Forecasts
von: Prapas, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Wildfire spread forecasting with Deep Learning
von: Anastasiou, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hide and Seek: Investigating Redundancy in Earth Observation Imagery
von: Papazafeiropoulos, Tasos, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FireCastNet: Earth-as-a-Graph for Seasonal Fire Prediction
von: Michail, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Thalia: A Global, Multi-Modal Dataset for Volcanic Activity Monitoring
von: Papadopoulos, Nikolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FoMo: Multi-Modal, Multi-Scale and Multi-Task Remote Sensing Foundation Models for Forest Monitoring
von: Bountos, Nikolaos Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mind the Modality Gap: Towards a Remote Sensing Vision-Language Model via Cross-modal Alignment
von: Zavras, Angelos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Kuro Siwo: 33 billion $m^2$ under the water. A global multi-temporal satellite dataset for rapid flood mapping
von: Bountos, Nikolaos Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards a Unified Copernicus Foundation Model for Earth Vision
von: Wang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GAIA: A Global, Multi-modal, Multi-scale Vision-Language Dataset for Remote Sensing Image Analysis
von: Zavras, Angelos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BigEarthNet.txt: A Large-Scale Multi-Sensor Image-Text Dataset and Benchmark for Earth Observation
von: Herzog, Johann-Ludwig, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TIRAuxCloud: A Thermal Infrared Dataset for Day and Night Cloud Detection
von: Apostolakis, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Plasticity-Inspired Multimodal Foundation Model for Earth Observation
von: Xiong, Zhitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Magnifying change: Rapid burn scar mapping with multi-resolution, multi-source satellite imagery
von: Sdraka, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Graph Neural Networks for Wildfire Danger Prediction
von: Zhao, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SSR: An Efficient and Robust Framework for Learning with Unknown Label Noise
von: Feng, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Multi-Modal Landslide Detection from Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 Optical Imagery Using Multi-Encoder Vision Transformers and Ensemble Learning
von: Nasios, Ioannis
Veröffentlicht: (2026)

Fun with Flags: Robust Principal Directions via Flag Manifolds
von: Mankovich, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comparative Assessment of Multimodal Earth Observation Data for Soil Moisture Estimation
von: Kontogiorgakis, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CLIPCleaner: Cleaning Noisy Labels with CLIP
von: Feng, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing kelp forest detection in remote sensing images using crowdsourced labels with Mixed Vision Transformers and ConvNeXt segmentation models
von: Nasios, Ioannis
Veröffentlicht: (2025)

AI-driven multi-source data fusion for algal bloom severity classification in small inland water bodies: Leveraging Sentinel-2, DEM, and NOAA climate data
von: Nasios, Ioannis
Veröffentlicht: (2025)

Visually Robust Adversarial Imitation Learning from Videos with Contrastive Learning
von: Giammarino, Vittorio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Geospatial Foundation Models to Enable Progress on Sustainable Development Goals
von: Ghamisi, Pedram, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Clustering Using the Soft Silhouette Score: Towards Compact and Well-Separated Clusters
von: Vardakas, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimating Noisy Class Posterior with Part-level Labels for Noisy Label Learning
von: Zhao, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Sentinel-2 multi-year, multi-country benchmark dataset for crop classification and segmentation with deep learning
von: Sykas, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Better Together: Evaluating the Complementarity of Earth Embedding Models
von: van der Plas, Thijs L, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DRO-Augment Framework: Robustness by Synergizing Wasserstein Distributionally Robust Optimization and Data Augmentation
von: Hu, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Better, Not Just More: Data-Centric Machine Learning for Earth Observation
von: Roscher, Ribana, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning using privileged information for segmenting tumors on digital mammograms
von: Tzortzis, Ioannis N., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Learning with Instance-Dependent Noisy Label
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Joint Asymmetric Loss for Learning with Noisy Labels
von: Wang, Jialiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Foster Adaptivity and Balance in Learning with Noisy Labels
von: Sheng, Mengmeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ExpPoint-MAE: Better interpretability and performance for self-supervised point cloud transformers
von: Romanelis, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Pseudo-labelling meets Label Smoothing for Noisy Partial Label Learning
von: Saravanan, Darshana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Video Compression for Spatiotemporal Earth System Data
von: Pellicer-Valero, Oscar J., et al.
Veröffentlicht: (2025)