論文の概要: RS5M: A Large Scale Vision-Language Dataset for Remote Sensing Vision-Language Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11300v4
• Date: Tue, 5 Dec 2023 12:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 12:45:44.756889
• Title: RS5M: A Large Scale Vision-Language Dataset for Remote Sensing Vision-Language Foundation Model
• Title（参考訳）: rs5m: リモートセンシング視覚言語基礎モデルのための大規模視覚言語データセット
• Authors: Zilun Zhang, Tiancheng Zhao, Yulong Guo, Jianwei Yin
• Abstract要約: 我々は、DVLM(Domain Pre-trained Vision-Language Model)を含む新しいフレームワークを提案する。 リモートセンシング(RS)分野における画像とテキストのペア化データセットであるRS5Mについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.71560933421903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Pre-trained Vision-Language Models (VLMs) utilizing extensive image-text paired data have demonstrated unprecedented image-text association capabilities, achieving remarkable results across various downstream tasks. A critical challenge is how to make use of existing large-scale pre-trained VLMs, which are trained on common objects, to perform the domain-specific transfer for accomplishing domain-related downstream tasks. A critical challenge is how to make use of existing large-scale pre-trained VLMs, which are trained on common objects, to perform the domain-specific transfer for accomplishing domain-related downstream tasks. In this paper, we propose a new framework that includes the Domain pre-trained Vision-Language Model (DVLM), bridging the gap between the General Vision-Language Model (GVLM) and domain-specific downstream tasks. Moreover, we present an image-text paired dataset in the field of remote sensing (RS), RS5M, which has 5 million RS images with English descriptions. The dataset is obtained from filtering publicly available image-text paired datasets and captioning label-only RS datasets with pre-trained VLM. These constitute the first large-scale RS image-text paired dataset. Additionally, we fine-tuned the CLIP model and tried several Parameter-Efficient Fine-Tuning methods on RS5M to implement the DVLM. Experimental results show that our proposed dataset is highly effective for various tasks, and our model GeoRSCLIP improves upon the baseline or previous state-of-the-art model by $3\%\sim20\%$ in Zero-shot Classification (ZSC), $3\%\sim6\%$ in Remote Sensing Cross-Modal Text-Image Retrieval (RSCTIR) and $4\%\sim5\%$ in Semantic Localization (SeLo) tasks. Dataset and models have been released in: \url{https://github.com/om-ai-lab/RS5M}.
• Abstract（参考訳）: 画像テキストペアリングデータを用いた事前学習型視覚言語モデル (VLM) は、様々な下流タスクにおいて顕著な結果をもたらす前例のない画像テキスト関連性を実証している。 重要な課題は、共通オブジェクト上でトレーニングされた既存の大規模事前学習vlmを使用して、ドメイン関連のダウンストリームタスクを達成するためにドメイン固有の転送を実行する方法だ。 重要な課題は、共通オブジェクト上でトレーニングされた既存の大規模事前学習vlmを使用して、ドメイン関連のダウンストリームタスクを達成するためにドメイン固有の転送を実行する方法だ。 本稿では、DVLM(Domain Pre-trained Vision-Language Model)とGVLM(General Vision-Language Model)のギャップを埋める新しいフレームワークを提案する。 さらに,500万のrs画像と英語記述を持つ,リモートセンシング(rs)分野のrs5mにおいて,画像テキスト対のデータセットを提案する。 データセットは、公開されている画像テキストペアデータセットをフィルタリングし、ラベルのみのRSデータセットを予めトレーニングされたVLMでキャプションすることで得られる。 これらは、最初の大規模RS画像テキストペアデータセットである。 さらに,クリップモデルを微調整し,rs5mのパラメータ効率の良い微調整法をいくつか試してdvlmを実装した。 実験の結果,提案するデータセットは様々なタスクに非常に有効であり,モデルgeorsclipは,ゼロショット分類 (zsc) におけるベースラインあるいは前回の最先端モデルにより,3\%\sim20\%$,リモートセンシングにおける3\%\sim6\$,意味的ローカライゼーション (selo) タスクにおいて4\%\sim5\%$向上することがわかった。 データセットとモデルがリリースされた。 \url{https://github.com/om-ai-lab/RS5M}。

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