論文の概要: EarthGPT: A Universal Multi-modal Large Language Model for Multi-sensor Image Comprehension in Remote Sensing Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16822v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 08:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:43:06.163892
• Title: EarthGPT: A Universal Multi-modal Large Language Model for Multi-sensor Image Comprehension in Remote Sensing Domain
• Title（参考訳）: EarthGPT:リモートセンシング領域におけるマルチセンサ画像理解のための汎用マルチモーダル大言語モデル
• Authors: Wei Zhang, Miaoxin Cai, Tong Zhang, Yin Zhuang, Xuerui Mao
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、自然画像領域における視覚および視覚言語タスクにおいて顕著な成功を収めている。 現在、様々な視覚的タスクが可能な統一的で強力なMLLMは、まだ未調査である。 このギャップを埋めるために、ユニバーサルRS画像理解のために、EarthGPTと呼ばれる先駆的なMLLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.902077343294707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal large language models (MLLMs) have demonstrated remarkable success in vision and visual-language tasks within the natural image domain. Owing to the significant diversities between the natural image and RS image hinder the development of MLLMs in the remote sensing (RS) domain. Currently, the unified and powerful MLLM capable of various RS visual tasks is still under-explored. To fill the gap, a pioneer MLLM called EarthGPT is proposed for universal RS image comprehension, which integrates various multi-sensor RS interpretation tasks uniformly. More importantly, a large-scale multi-sensor multi-modal RS instruction-following dataset named MMRS is carefully constructed, which comprises 1005.842k image-text pairs based on 34 existing diverse RS datasets and includes multi-sensor images such as optical, synthetic aperture radar (SAR), and infrared. The MMRS addresses the issue of MLLMs lacking RS expert knowledge and stimulates the development of MMLMs in the RS domain. Extensive experiments demonstrate the EarthGPT's superior performance in various RS visual interpretation tasks compared with the other specialist models and MLLMs, which proves the effectiveness of the proposed EarthGPT and provides a versatile paradigm for open-set reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、自然画像領域における視覚および視覚言語タスクにおいて顕著な成功を収めている。 自然画像とRS画像の相違により、リモートセンシング(RS)領域におけるMLLMの開発が妨げられる。 現在、様々な視覚タスクが可能な統一的で強力なMLLMは、まだ未定である。 このギャップを埋めるために、多様なマルチセンサRS解釈タスクを統一的に統合したユニバーサルRS画像理解のために、EarthGPTと呼ばれる先駆的なMLLMを提案する。 さらに、MMRSと呼ばれる大規模マルチセンサマルチモーダルRS命令追従データセットを慎重に構築し、34の既存のRSデータセットに基づいて1005.842kの画像テキストペアを構成し、光学、合成開口レーダ(SAR)、赤外線などのマルチセンサ画像を含む。 MMRSは、専門知識が欠けているMLLMの問題に対処し、RSドメインにおけるMMLMの開発を促進する。 大規模な実験は、他の専門モデルやMLLMと比較して、様々な視覚的解釈タスクにおいて、EarthGPTの優れた性能を示し、提案したEarthGPTの有効性を証明し、オープンセット推論タスクに汎用的なパラダイムを提供する。

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