S2Vec：谷歌如何用自监督框架学习城市“语言”

Google Research 推出 S2Vec，一个用于学习建成环境通用嵌入向量的自监督框架。它通过 S2 Geometry 分区和特征栅格化将地理数据转化为多层图像，再用掩码自编码（MAE）学习位置特征，无需人工标注即可预测人口密度、收入等社会经济指标。评测中，S2Vec 在零样本地理泛化任务上表现最佳，与图像嵌入融合后效果更优。