Fugu-MT 論文翻訳(概要): LHRS-Bot: Empowering Remote Sensing with VGI-Enhanced Large Multimodal Language Model

論文の概要: LHRS-Bot: Empowering Remote Sensing with VGI-Enhanced Large Multimodal Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02544v3
Date: Mon, 18 Mar 2024 14:16:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 23:21:52.463828
Title: LHRS-Bot: Empowering Remote Sensing with VGI-Enhanced Large Multimodal Language Model
Title（参考訳）: LHRS-Bot:VGI強化大規模マルチモーダル言語モデルを用いたリモートセンシング
Authors: Dilxat Muhtar, Zhenshi Li, Feng Gu, Xueliang Zhang, Pengfeng Xiao,
Abstract要約: 本稿では,新しい視覚言語アライメント戦略とカリキュラム学習手法を通じて,RS画像理解に適したMLLMであるLHRS-Botを紹介する。総合的な実験により、LHRS-BotはRS画像の深い理解と、RS領域内でニュアンス推論を行う能力を示すことが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.280417075859141
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The revolutionary capabilities of large language models (LLMs) have paved the way for multimodal large language models (MLLMs) and fostered diverse applications across various specialized domains. In the remote sensing (RS) field, however, the diverse geographical landscapes and varied objects in RS imagery are not adequately considered in recent MLLM endeavors. To bridge this gap, we construct a large-scale RS image-text dataset, LHRS-Align, and an informative RS-specific instruction dataset, LHRS-Instruct, leveraging the extensive volunteered geographic information (VGI) and globally available RS images. Building on this foundation, we introduce LHRS-Bot, an MLLM tailored for RS image understanding through a novel multi-level vision-language alignment strategy and a curriculum learning method. Additionally, we introduce LHRS-Bench, a benchmark for thoroughly evaluating MLLMs' abilities in RS image understanding. Comprehensive experiments demonstrate that LHRS-Bot exhibits a profound understanding of RS images and the ability to perform nuanced reasoning within the RS domain.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の革命的能力は、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)の道を切り開き、様々な専門分野にまたがる多様な応用を育んでいる。しかし、リモートセンシング(RS)分野では、最近のMLLMでは、多様な地形やRS画像の様々な物体が適切に考慮されていない。このギャップを埋めるために、大規模なRS画像テキストデータセットであるLHRS-Alignと情報的RS固有の命令データセットであるLHRS-Instructを構築し、大規模なボランティア地理情報(VGI)とグローバルに利用可能なRS画像を活用する。この基盤の上に構築されたLHRS-Botは、新しい多段階視覚言語アライメント戦略とカリキュラム学習手法により、RS画像理解に適したMLLMである。さらに、RS画像理解におけるMLLMの能力を徹底的に評価するベンチマークであるLHRS-Benchを紹介する。総合的な実験により、LHRS-BotはRS画像の深い理解と、RS領域内でニュアンス推論を行う能力を示すことが示された。

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