論文の概要: From Pixels to Prose: Advancing Multi-Modal Language Models for Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05826v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 12:14:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:46.007005
• Title: From Pixels to Prose: Advancing Multi-Modal Language Models for Remote Sensing
• Title（参考訳）: PixelsからProseへ:リモートセンシングのためのマルチモーダル言語モデルの改善
• Authors: Xintian Sun, Benji Peng, Charles Zhang, Fei Jin, Qian Niu, Junyu Liu, Keyu Chen, Ming Li, Pohsun Feng, Ziqian Bi, Ming Liu, Yichao Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,リモートセンシングにおけるマルチモーダル言語モデル(MLLM)の開発と応用について検討する。 我々は、自然言語を用いて衛星画像の解釈と記述を行う能力に焦点をあてる。 シーン記述、オブジェクト検出、変更検出、テキスト・ツー・イメージ検索、画像・ツー・テキスト生成、視覚的質問応答などの重要な応用について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.755590790629153
• License:
• Abstract: Remote sensing has evolved from simple image acquisition to complex systems capable of integrating and processing visual and textual data. This review examines the development and application of multi-modal language models (MLLMs) in remote sensing, focusing on their ability to interpret and describe satellite imagery using natural language. We cover the technical underpinnings of MLLMs, including dual-encoder architectures, Transformer models, self-supervised and contrastive learning, and cross-modal integration. The unique challenges of remote sensing data--varying spatial resolutions, spectral richness, and temporal changes--are analyzed for their impact on MLLM performance. Key applications such as scene description, object detection, change detection, text-to-image retrieval, image-to-text generation, and visual question answering are discussed to demonstrate their relevance in environmental monitoring, urban planning, and disaster response. We review significant datasets and resources supporting the training and evaluation of these models. Challenges related to computational demands, scalability, data quality, and domain adaptation are highlighted. We conclude by proposing future research directions and technological advancements to further enhance MLLM utility in remote sensing.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングは、単純な画像取得から、視覚的およびテキストデータの統合と処理が可能な複雑なシステムへと進化してきた。 本稿では, 遠隔センシングにおけるマルチモーダル言語モデル(MLLM)の開発と応用について検討し, 自然言語を用いた衛星画像の解釈・記述能力に着目した。 MLLMの技術的基盤には、デュアルエンコーダアーキテクチャ、トランスフォーマーモデル、自己教師付きコントラスト学習、クロスモーダル統合などが含まれる。 リモートセンシングデータの固有の課題 - 空間分解能の変化、スペクトルの豊かさ、時間変化 - は、MLLMの性能に与える影響について分析する。 環境モニタリング,都市計画,災害対応の関連性を示すために,シーン記述,オブジェクト検出,変更検出,テキスト・ツー・イメージ検索,画像・ツー・テキスト生成,視覚的質問応答などの重要な応用について論じる。 これらのモデルのトレーニングと評価を支援する重要なデータセットとリソースについてレビューする。 計算要求、スケーラビリティ、データ品質、ドメイン適応に関する課題が強調されている。 遠隔センシングにおけるMLLMの有用性をさらに高めるため,今後の研究方向と技術進歩を提案する。

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