遥感图像不同于一般的自然图像，由于波段数量、图像位深度等原因，TIF图像数据不能使用简单的格式转换方法。本文以Potsdam数据集为例，制作能够直接用于深度学习的数据集。Potsdam数据集的内容如下：本文使用2_Ortho_RGB（图像数据RGB通道顺序）和5_Labels_all（标签数据）作为示例进行数据集制作。

随着视觉和语言预训练（VLP）的兴起，越来越多的下游任务采用了先预训练后微调的范式。尽管这一范式在各种多模态下游任务中展示了潜力，但在遥感领域的实施遇到了一些障碍。具体来说，同模态嵌入倾向于聚集在一起，阻碍了高效的迁移学习。为了解决这个问题，我们从统一的角度回顾了多模态迁移学习在下游任务中的目标，并基于三个不同的目标重新考虑了优化过程。我们提出了“Harmonized Transfer Learn

遥感图像不同于一般的自然图像，由于波段数量、图像位深度等原因，TIF图像数据不能使用简单的格式转换方法。本文以Potsdam数据集为例，制作能够直接用于深度学习的数据集。Potsdam数据集的内容如下：本文使用2_Ortho_RGB（图像数据RGB通道顺序）和5_Labels_all（标签数据）作为示例进行数据集制作。