論文の概要: Aquila: A Hierarchically Aligned Visual-Language Model for Enhanced Remote Sensing Image Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06074v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 05:31:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:52.470922
• Title: Aquila: A Hierarchically Aligned Visual-Language Model for Enhanced Remote Sensing Image Comprehension
• Title（参考訳）: Aquila: リモートセンシング画像理解のための階層的な視覚言語モデル
• Authors: Kaixuan Lu, Ruiqian Zhang, Xiao Huang, Yuxing Xie,
• Abstract要約: 本稿では、リモートセンシング画像のための高度な視覚言語基盤モデルであるAquilaを紹介する。 Aquilaはよりリッチな視覚的特徴表現とより正確な視覚的特徴アライメントを可能にする。 定量的実験と定性解析により,Aquilaの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.29665399879184
• License:
• Abstract: Recently, large vision language models (VLMs) have made significant strides in visual language capabilities through visual instruction tuning, showing great promise in the field of remote sensing image interpretation. However, existing remote sensing vision language models (RSVLMs) often fall short in capturing the complex characteristics of remote sensing scenes, as they typically rely on low resolution, single scale visual features and simplistic methods to map visual features to language features. In this paper, we present Aquila, an advanced visual language foundation model designed to enable richer visual feature representation and more precise visual-language feature alignment for remote sensing images. Our approach introduces a learnable Hierarchical Spatial Feature Integration (SFI) module that supports high resolution image inputs and aggregates multi scale visual features, allowing for the detailed representation of complex visual information. Additionally, the SFI module is repeatedly integrated into the layers of the large language model (LLM) to achieve deep visual language feature alignment, without compromising the model's performance in natural language processing tasks. These innovations, capturing detailed visual effects through higher resolution and multi scale input, and enhancing feature alignment significantly improve the model's ability to learn from image text data. We validate the effectiveness of Aquila through extensive quantitative experiments and qualitative analyses, demonstrating its superior performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模な視覚言語モデル (VLM) は,視覚的インストラクションチューニングを通じて視覚言語機能に大きな進歩を遂げており,リモートセンシング画像解釈の分野で大きな可能性を秘めている。 しかしながら、既存のリモートセンシング視覚言語モデル(RSVLM)は、低解像度、単一スケールの視覚的特徴と、視覚的特徴を言語的特徴にマッピングする単純な方法に依存するため、リモートセンシングシーンの複雑な特徴を捉えるのに不足することが多い。 本稿では、よりリッチな視覚的特徴表現とより正確な視覚的特徴アライメントを実現するために設計された高度な視覚言語基盤モデルであるAquilaについて述べる。 提案手法では,高解像度画像入力をサポートし,複雑な視覚情報の詳細な表現を可能にする,学習可能な階層空間特徴統合(SFI)モジュールを導入している。 さらに、SFIモジュールは、自然言語処理タスクにおけるモデルの性能を損なうことなく、大きな言語モデル(LLM)の層に繰り返し統合され、深い視覚的特徴のアライメントを実現する。 これらの革新、高解像度およびマルチスケール入力による詳細な視覚効果のキャプチャ、機能アライメントの強化により、画像テキストデータから学習するモデルの能力が大幅に向上した。 本研究では,Aquilaの有効性を定量的実験および定性解析により検証し,その優れた性能を実証した。

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