Diese Dissertation untersucht, wie schwache Labels eingesetzt werden können, um robuste und übertragbare Repräsentationen für das semantische Verständnis von Fernerkundungsdaten zu erlernen. Sie spannt den Bogen von robusten Optimierungsverfahren gegenüber Labelrauschen über schwach überwachtes Repräsentations-Pretraining bis hin zu open-vocabulary semantischem Lernen mit schwachen Labels. Dabei analysiert die Arbeit, wie unterschiedliche Formen schwacher Supervision und Lernstrategien Repräsentationen mit jeweils spezifischen semantischen Eigenschaften hervorbringen.     «

Diese Dissertation untersucht, wie schwache Labels eingesetzt werden können, um robuste und übertragbare Repräsentationen für das semantische Verständnis von Fernerkundungsdaten zu erlernen. Sie spannt den Bogen von robusten Optimierungsverfahren gegenüber Labelrauschen über schwach überwachtes Repräsentations-Pretraining bis hin zu open-vocabulary semantischem Lernen mit schwachen Labels. Dabei analysiert die Arbeit, wie unterschiedliche Formen schwacher Supervision und Lernstrategien Repräsent...     »