Google Research présente S2Vec, un cadre auto-supervisé pour cartographier le cadre bâti urbain
Google Research a introduit S2Vec, un cadre auto-supervisé qui apprend des embeddings généralistes du cadre bâti en rasterisant les données géospatiales via la bibliothèque S2 Geometry et un auto-encodage masqué (MAE). Lors des évaluations, S2Vec a montré des performances compétitives face aux approches basées sur l'image pour les tâches de prédiction socioéconomique, notamment en adaptation géographique (extrapolation), tout en révélant un besoin d'amélioration sur les tâches environnementales comme la couverture arborée et l'élévation. La fusion multimodale de S2Vec avec des embeddings d'images surpasse généralement l'usage d'une seule modalité.