多标签节点分类是图学习中的一项重要且具有挑战性的任务，节点同时表现出多重语义。现有方法虽能有效建模多标签，但仅限于同域场景，跨域泛化能力有限。图基础模型（GFMs）作为一种新兴范式，能跨不同图域和任务学习可迁移的图表示，但其均基于单标签假设，即将节点嵌入单一向量，导致多标签节点的语义纠缠，难以同时区分多个标签。本文提出多语义基图基础模型（MSB-GFM），通过多语义基表示学习，将多标签节点表示为语义基的自适应组合，以灵活建模多重语义。同时，设计语义-结构双通道架构，结合域对抗训练，实现有效跨域知识转移。大量实验验证了模型的有效性。
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该研究解决了现有基于单标签假设的图基础模型在多标签节点处理上的瓶颈，通过创新的多语义基表示学习和跨域训练架构，提高了多标签节点的表示能力和跨域泛化效果，推动了图神经网络在复杂语义场景中的应用。
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UAV3DCrop是一个公开数据集，包含大规模无人机多角度农作物图像，覆盖玉米、大豆、小麦和燕麦等作物，用于评估三维重建技术在重复农田监测中的表现。该基准测试包含七种场景优化方法和四种预训练模型的多指标对比，评估包括图像外观、深度和冠层高度恢复。结果显示不同方法在不同指标上表现不一，当前三维重建技术尚未能兼顾外观、几何和度量精度，且预训练模型中仅有部分能恢复准确的尺度，表明农业场景的三维重建仍具挑战。数据集公开提供，促进精准农业视觉技术发展。
准确估计森林高度对于碳核算、生物多样性监测和生态系统管理等应用至关重要。虽然深度学习方法能提供准确预测，但通常无法量化预测不确定性，这在稀疏标注和地理分布变化的地理空间环境中尤为重要。本文研究了用于森林高度估计的深度证据回归（DER），基于TreeUQ基准数据集，利用Sentinel-1/-2多模态卫星数据和巴伐利亚州的树木清单数据，提出了适应极端标签稀疏性的掩码证据损失。采用U-Net结构，实现树高及其不确定性的一次性预测。实验表明，DER在保持与确定性U-Net相当性能的同时，能有效提供校准良好的不确定性估计，展示了证据学习在地球观测数据不确定感知森林结构估计中的潜力。