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Tutorial: A Hands-On Introduction to Benchmarking Neural Compression and Representation Learning for Earth Observation

Kerekes, David und Yu, Fuxun und Klemmer, Konstantin und Albrecht, Conrad M (2026) Tutorial: A Hands-On Introduction to Benchmarking Neural Compression and Representation Learning for Earth Observation. 2026 IGARSS, 2026-08-09, Washington, DC, USA.

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Kurzfassung

This tutorial provides an introduction and hands-on session to NeuCo-Bench, https://github.com/embed2scale/NeuCo-Bench/tree/main , a benchmark framework that spun from the 2025 CVPR EARTHVISION workshop, https://www.grss-ieee.org/events/earthvision-2025/?tab=challenge . We designed NeuCo-Bench as an extendable, community-driven framework to evaluate neural compression and representation learning methods in the context of Earth Observation (EO) without the need for heavy compute resources. The growing volume and complexity of EO data calls for standardized, scalable, and reproducible tools that can assess the quality and utility of learned representations across diverse downstream tasks. NeuCo-Bench and its associated Earth2Vec community (https://earth2vec.github.io) that grew out of the Horizon Europe project Embed2Scale (https://embed2scale.eu) address this gap by offering a modular evaluation pipeline built around fixed-size, task-agnostic embeddings, enabling researchers and practitioners to consistently compare neural compression methods.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/221529/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vorlesung, Vortrag)
Titel:Tutorial: A Hands-On Introduction to Benchmarking Neural Compression and Representation Learning for Earth Observation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kerekes, DavidKTH Universityhttps://orcid.org/0009-0009-2422-7289NICHT SPEZIFIZIERT
Yu, FuxunMicrosoftNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Klemmer, KonstantinLGND AINICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Albrecht, Conrad MConrad.Albrecht (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0009-2422-7289NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2026
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:akzeptierter Beitrag
Stichwörter:neural compression, EO representation learning, self-supervised learning, benchmarking, tutorial, NeuCo-Bench, embeddings, geospatial foundation models
Veranstaltungstitel:2026 IGARSS
Veranstaltungsort:Washington, DC, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:9 August 2026
Veranstalter :IEEE GRSS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Optische Fernerkundung, R - KIPS | Künstliche Intelligenz für die Produktsicherung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Albrecht, Conrad M
Hinterlegt am:08 Jan 2026 12:17
Letzte Änderung:08 Jan 2026 12:17

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