論文の概要: Remote Sensing ChatGPT: Solving Remote Sensing Tasks with ChatGPT and
Visual Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09083v1
- Date: Wed, 17 Jan 2024 09:44:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 16:11:37.081911
- Title: Remote Sensing ChatGPT: Solving Remote Sensing Tasks with ChatGPT and
Visual Models
- Title（参考訳）: リモートセンシングChatGPT:ChatGPTとビジュアルモデルによるリモートセンシングタスクの解決
- Authors: Haonan Guo, Xin Su, Chen Wu, Bo Du, Liangpei Zhang, Deren Li
- Abstract要約: 本稿では,ChatGPTを利用するエージェントであるRemote Sensing ChatGPTを提案する。
ユーザ要求とリモートセンシング画像から,ChatGPTを用いてユーザ要求を理解し,タスクの関数に従ってタスク計画を実行し,各サブタスクを反復的に実行し,各サブタスクの出力に応じて最終応答を生成する。
Remote Sensing ChatGPTを使用すると、ユーザは、対応するリクエストでリモートセンシングイメージを送信し、Remote Sensing ChatGPTからの言語フィードバックとともに、解釈結果を取得することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.51151512084797
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, the flourishing large language models(LLM), especially ChatGPT,
have shown exceptional performance in language understanding, reasoning, and
interaction, attracting users and researchers from multiple fields and domains.
Although LLMs have shown great capacity to perform human-like task
accomplishment in natural language and natural image, their potential in
handling remote sensing interpretation tasks has not yet been fully explored.
Moreover, the lack of automation in remote sensing task planning hinders the
accessibility of remote sensing interpretation techniques, especially to
non-remote sensing experts from multiple research fields. To this end, we
present Remote Sensing ChatGPT, an LLM-powered agent that utilizes ChatGPT to
connect various AI-based remote sensing models to solve complicated
interpretation tasks. More specifically, given a user request and a remote
sensing image, we utilized ChatGPT to understand user requests, perform task
planning according to the tasks' functions, execute each subtask iteratively,
and generate the final response according to the output of each subtask.
Considering that LLM is trained with natural language and is not capable of
directly perceiving visual concepts as contained in remote sensing images, we
designed visual cues that inject visual information into ChatGPT. With Remote
Sensing ChatGPT, users can simply send a remote sensing image with the
corresponding request, and get the interpretation results as well as language
feedback from Remote Sensing ChatGPT. Experiments and examples show that Remote
Sensing ChatGPT can tackle a wide range of remote sensing tasks and can be
extended to more tasks with more sophisticated models such as the remote
sensing foundation model. The code and demo of Remote Sensing ChatGPT is
publicly available at https://github.com/HaonanGuo/Remote-Sensing-ChatGPT .
- Abstract（参考訳）: 近年,言語理解,推論,インタラクションにおいて,言語モデル(特にChatGPT)が優れており,複数の分野や領域からユーザや研究者を引き寄せている。
llmは自然言語と自然画像で人間のようなタスクを成し遂げる能力を示したが、リモートセンシングの解釈タスクを扱う可能性はまだ十分に検討されていない。
さらに、リモートセンシングタスク計画における自動化の欠如は、リモートセンシング解釈技術のアクセシビリティを阻害する。
この目的のために我々は、ChatGPTを利用して複雑な解釈タスクを解決するために、さまざまなAIベースのリモートセンシングモデルを接続するLLMエージェントであるRemote Sensing ChatGPTを提案する。
具体的には,ユーザの要求とリモートセンシング画像から,chatgptを用いてユーザの要求を理解し,タスクの機能に応じてタスク計画を行い,各サブタスクを反復的に実行し,各サブタスクの出力に応じて最終応答を生成する。
LLMは自然言語で訓練されており、リモートセンシング画像に含まれる視覚概念を直接知覚することができないことから、ChatGPTに視覚情報を注入する視覚的手がかりを設計した。
Remote Sensing ChatGPTを使用すると、ユーザは対応するリクエストでリモートセンシングイメージを送信し、Remote Sensing ChatGPTからの言語フィードバックだけでなく、解釈結果を取得することができる。
実験や例は、リモートセンシングチャットgptが幅広いリモートセンシングタスクに取り組み、リモートセンシング基盤モデルのようなより洗練されたモデルでより多くのタスクに拡張できることを示しています。
Remote Sensing ChatGPTのコードとデモはhttps://github.com/HaonanGuo/Remote-Sensing-ChatGPTで公開されている。
関連論文リスト
- RS-Agent: Automating Remote Sensing Tasks through Intelligent Agents [21.54823668297367]
RS-Agent という LLM 駆動の知的エージェントを提案する。
まず、RS-Agentは「中央制御器」として機能する大規模言語モデル(LLM)によって駆動される。
第2に、RS-Agentは多くの高性能リモートセンシング画像処理ツールを統合し、マルチツールとマルチターン会話を容易にする。
第3に,我々のRS-Agentは,堅牢な知識文書を活用することで,専門家の質問に答えることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T09:30:02Z) - Large Language Models for Captioning and Retrieving Remote Sensing
Images [4.499596985198142]
RS-CapRetはリモートセンシングタスクのためのVision and Languageメソッドである。
リモートセンシング画像の記述を生成し、テキスト記述から画像を取得することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T15:31:01Z) - GeoChat: Grounded Large Vision-Language Model for Remote Sensing [65.78360056991247]
提案するGeoChatは,高解像度RS画像を用いたマルチタスク対話機能を備えた,世界初の汎用リモートセンシング大型ビジョンランゲージモデル(VLM)である。
具体的には、GeoChatは画像レベルのクエリに応答できるが、リージョン固有の対話を保持するためにリージョン入力を受け付けている。
GeoChatは、画像や領域キャプション、視覚的質問応答、シーン分類、視覚的に接地された会話、参照検出など、様々なRSタスクに対して、堅牢なゼロショット性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-24T18:59:10Z) - Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4403395100589]
我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-11T11:01:13Z) - InternGPT: Solving Vision-Centric Tasks by Interacting with ChatGPT
Beyond Language [82.92236977726655]
InternGPTは textbfinteraction, textbfnonverbal, textbfchatbot の略である。
InternGPT(iGPT)という対話型視覚フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-09T17:58:34Z) - The Potential of Visual ChatGPT For Remote Sensing [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-25T17:29:47Z) - HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging
Face [85.25054021362232]
大規模言語モデル(LLM)は、言語理解、生成、相互作用、推論において例外的な能力を示した。
LLMは、複雑なAIタスクを解決するために既存のAIモデルを管理するコントローラとして機能する可能性がある。
本稿では,機械学習コミュニティのさまざまなAIモデルを接続するLLMエージェントであるHuggingGPTを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T17:48:28Z) - Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation
Models [55.11367495777145]
ChatGPTは、多くのドメインにまたがる優れた会話能力と推論機能を備えた言語インターフェースを提供するため、分野横断の関心を集めている。
しかし、ChatGPTは言語で訓練されているため、視覚世界からの画像の処理や生成はできない。
Visual ChatGPTは、さまざまなVisual Foundation Modelsの助けを借りて、ChatGPTの視覚的役割を調べるための扉を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-08T15:50:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。