論文の概要: Show Me What and Where has Changed? Question Answering and Grounding for Remote Sensing Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23828v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 11:20:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:48.590980
• Title: Show Me What and Where has Changed? Question Answering and Grounding for Remote Sensing Change Detection
• Title（参考訳）: 何とどこで変化があったか見せてみろ : リモートセンシングによる変化検出のための質問応答と接地
• Authors: Ke Li, Fuyu Dong, Di Wang, Shaofeng Li, Quan Wang, Xinbo Gao, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: 我々は,CDQAG (Change Detection Question Answering and Grounding) という新しいタスクを導入する。 CDQAGは、解釈可能なテキスト回答と直感的な視覚的証拠を提供することで、従来の変更検出タスクを拡張している。 そこで本研究では,質問応答とグラウンド化のタスクを統一する,シンプルで効果的なベースライン手法であるVisTAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.65760006883248
• License:
• Abstract: Remote sensing change detection aims to perceive changes occurring on the Earth's surface from remote sensing data in different periods, and feed these changes back to humans. However, most existing methods only focus on detecting change regions, lacking the ability to interact with users to identify changes that the users expect. In this paper, we introduce a new task named Change Detection Question Answering and Grounding (CDQAG), which extends the traditional change detection task by providing interpretable textual answers and intuitive visual evidence. To this end, we construct the first CDQAG benchmark dataset, termed QAG-360K, comprising over 360K triplets of questions, textual answers, and corresponding high-quality visual masks. It encompasses 10 essential land-cover categories and 8 comprehensive question types, which provides a large-scale and diverse dataset for remote sensing applications. Based on this, we present VisTA, a simple yet effective baseline method that unifies the tasks of question answering and grounding by delivering both visual and textual answers. Our method achieves state-of-the-art results on both the classic CDVQA and the proposed CDQAG datasets. Extensive qualitative and quantitative experimental results provide useful insights for the development of better CDQAG models, and we hope that our work can inspire further research in this important yet underexplored direction. The proposed benchmark dataset and method are available at https://github.com/like413/VisTA.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング変化検出は、異なる期間のリモートセンシングデータから地球表面で起きている変化を知覚し、これらの変化を人間にフィードバックすることを目的としている。 しかし、既存の手法のほとんどは変更領域の検出にのみ焦点をあてており、ユーザが期待する変更を識別するためのユーザとのインタラクションが欠如している。 本稿では,従来の変化検出タスクを拡張したCDQAG(Change Detection Question Answering and Grounding)という新しいタスクを提案する。 そこで我々は,最初のCDQAGベンチマークデータセットであるQAG-360Kを構築した。 10の不可欠な土地被覆カテゴリと8つの総合的な質問タイプを含み、リモートセンシングアプリケーションのための大規模で多様なデータセットを提供する。 そこで本研究では,視覚的およびテキスト的両方の回答を提供することにより,質問応答とグラウンド化のタスクを統一する,シンプルで効果的なベースライン手法であるVisTAを提案する。 提案手法は,従来のCDVQAと提案したCDQAGデータセットの両方に対して,最先端の結果を得られる。 定性的かつ定量的な実験結果により,CDQAGモデルの開発に有用な知見が得られた。 提案されているベンチマークデータセットとメソッドはhttps://github.com/like413/VisTAで公開されている。

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