論文の概要: GeoDecoder: Empowering Multimodal Map Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15118v2
- Date: Sun, 18 Feb 2024 23:44:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 03:34:19.932885
- Title: GeoDecoder: Empowering Multimodal Map Understanding
- Title（参考訳）: GeoDecoder: マルチモーダルマップ理解の強化
- Authors: Feng Qi, Mian Dai, Zixian Zheng, Chao Wang
- Abstract要約: GeoDecoderは、地図内の地理空間情報を処理するために設計された、専用のマルチモーダルモデルである。
GeoDecoderはBeitGPTアーキテクチャに基づいて構築されており、画像やテキスト処理の専門的なモジュールが組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.164495478670176
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This paper presents GeoDecoder, a dedicated multimodal model designed for
processing geospatial information in maps. Built on the BeitGPT architecture,
GeoDecoder incorporates specialized expert modules for image and text
processing. On the image side, GeoDecoder utilizes GaoDe Amap as the underlying
base map, which inherently encompasses essential details about road and
building shapes, relative positions, and other attributes. Through the
utilization of rendering techniques, the model seamlessly integrates external
data and features such as symbol markers, drive trajectories, heatmaps, and
user-defined markers, eliminating the need for extra feature engineering. The
text module of GeoDecoder accepts various context texts and question prompts,
generating text outputs in the style of GPT. Furthermore, the GPT-based model
allows for the training and execution of multiple tasks within the same model
in an end-to-end manner. To enhance map cognition and enable GeoDecoder to
acquire knowledge about the distribution of geographic entities in Beijing, we
devised eight fundamental geospatial tasks and conducted pretraining of the
model using large-scale text-image samples. Subsequently, rapid fine-tuning was
performed on three downstream tasks, resulting in significant performance
improvements. The GeoDecoder model demonstrates a comprehensive understanding
of map elements and their associated operations, enabling efficient and
high-quality application of diverse geospatial tasks in different business
scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,地理空間情報を処理するための専用マルチモーダルモデルgeodecoderを提案する。
GeoDecoderはBeitGPTアーキテクチャに基づいて構築されており、画像やテキスト処理の専門的なモジュールが組み込まれている。
画像側では、GeoDecoderはGaoDe Amapを基盤となるベースマップとして使用しています。
レンダリング技術の利用により、モデルは外部データとシンボルマーカー、ドライブ軌道、ヒートマップ、ユーザ定義マーカーなどの機能をシームレスに統合し、追加の機能エンジニアリングの必要性をなくす。
geodecoderのテキストモジュールは、さまざまなコンテキストテキストと質問プロンプトを受け付け、gptのスタイルでテキスト出力を生成する。
さらに、GPTベースのモデルは、エンドツーエンドで同じモデル内で複数のタスクのトレーニングと実行を可能にする。
北京の地理空間の分布に関する知識をジオデコーダが取得できるようにするため,8つの基本的な地理空間課題を考案し,大規模テキスト画像サンプルを用いてモデルの事前学習を行った。
その後、3つの下流タスクで迅速な微調整が行われ、パフォーマンスが大幅に向上した。
geodecoderモデルは、マップ要素とその関連操作の包括的理解を示し、異なるビジネスシナリオにおける多様な地理空間タスクの効率的かつ高品質な適用を可能にする。
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