論文の概要: The Potential of Visual ChatGPT For Remote Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13009v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 17:29:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 19:28:01.828190
- Title: The Potential of Visual ChatGPT For Remote Sensing
- Title（参考訳）: リモートセンシングにおけるビジュアルチャットGPTの可能性
- Authors: Lucas Prado Osco, Eduardo Lopes de Lemos, Wesley Nunes Gon\c{c}alves,
Ana Paula Marques Ramos and Jos\'e Marcato Junior
- Abstract要約: 本稿では、リモートセンシング領域に関連する画像処理の側面に取り組むために、Visual ChatGPTの可能性を考察する。
テキスト入力に基づく画像の処理能力は、様々な分野に革命をもたらす可能性がある。
LLMと視覚モデルの組み合わせは、まだ初期の段階ではあるが、リモートセンシング画像処理を変換する大きな可能性を秘めていると信じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in Natural Language Processing (NLP), particularly in
Large Language Models (LLMs), associated with deep learning-based computer
vision techniques, have shown substantial potential for automating a variety of
tasks. One notable model is Visual ChatGPT, which combines ChatGPT's LLM
capabilities with visual computation to enable effective image analysis. The
model's ability to process images based on textual inputs can revolutionize
diverse fields. However, its application in the remote sensing domain remains
unexplored. This is the first paper to examine the potential of Visual ChatGPT,
a cutting-edge LLM founded on the GPT architecture, to tackle the aspects of
image processing related to the remote sensing domain. Among its current
capabilities, Visual ChatGPT can generate textual descriptions of images,
perform canny edge and straight line detection, and conduct image segmentation.
These offer valuable insights into image content and facilitate the
interpretation and extraction of information. By exploring the applicability of
these techniques within publicly available datasets of satellite images, we
demonstrate the current model's limitations in dealing with remote sensing
images, highlighting its challenges and future prospects. Although still in
early development, we believe that the combination of LLMs and visual models
holds a significant potential to transform remote sensing image processing,
creating accessible and practical application opportunities in the field.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の最近の進歩、特にディープラーニングベースのコンピュータビジョン技術に関連するLarge Language Models(LLMs)は、様々なタスクを自動化する可能性を示している。
1つの注目すべきモデルはVisual ChatGPTであり、これはChatGPTのLLM機能とビジュアル計算を組み合わせて、効果的な画像解析を可能にする。
テキスト入力に基づく画像の処理能力は、様々な分野に革命をもたらす可能性がある。
しかし、リモートセンシング領域での応用は未検討のままである。
GPTアーキテクチャ上に構築された最先端のLCMである Visual ChatGPT は,リモートセンシング領域に関連する画像処理の課題に対処するための最初の論文である。
現在の機能の中で、Visual ChatGPTは画像のテキスト記述を生成し、キャニーエッジと直線検出を実行し、画像セグメンテーションを実行することができる。
これらは画像コンテンツに関する貴重な洞察を与え、情報の解釈と抽出を容易にする。
衛星画像の公開データセットにおけるこれらの技術の適用性を探ることで、リモートセンシング画像を扱う際の現在のモデルの限界を実証し、その課題と今後の展望を明らかにする。
LLMとビジュアルモデルの組み合わせは、まだ開発の初期段階であるが、リモートセンシング画像処理を変換し、現場でアクセスしやすく実用的な応用機会を生み出す大きな可能性を秘めている。
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