論文の概要: Multimodal Remote Sensing Scene Classification Using VLMs and Dual-Cross Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02531v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 16:24:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:19.218422
• Title: Multimodal Remote Sensing Scene Classification Using VLMs and Dual-Cross Attention Networks
• Title（参考訳）: VLMとデュアルクロスアテンションネットワークを用いたマルチモーダルリモートセンシングシーン分類
• Authors: Jinjin Cai, Kexin Meng, Baijian Yang, Gang Shao,
• Abstract要約: 本稿では,大規模な視覚言語モデル(VLM)によって生成されたテキスト記述を,高価な手作業による注釈コストを伴わずに補助的なモダリティとして統合する新しいRSSCフレームワークを提案する。 5つのRSSCデータセットの定量的および定性的な評価実験により、我々のフレームワークがベースラインモデルより一貫して優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996978
• License:
• Abstract: Remote sensing scene classification (RSSC) is a critical task with diverse applications in land use and resource management. While unimodal image-based approaches show promise, they often struggle with limitations such as high intra-class variance and inter-class similarity. Incorporating textual information can enhance classification by providing additional context and semantic understanding, but manual text annotation is labor-intensive and costly. In this work, we propose a novel RSSC framework that integrates text descriptions generated by large vision-language models (VLMs) as an auxiliary modality without incurring expensive manual annotation costs. To fully leverage the latent complementarities between visual and textual data, we propose a dual cross-attention-based network to fuse these modalities into a unified representation. Extensive experiments with both quantitative and qualitative evaluation across five RSSC datasets demonstrate that our framework consistently outperforms baseline models. We also verify the effectiveness of VLM-generated text descriptions compared to human-annotated descriptions. Additionally, we design a zero-shot classification scenario to show that the learned multimodal representation can be effectively utilized for unseen class classification. This research opens new opportunities for leveraging textual information in RSSC tasks and provides a promising multimodal fusion structure, offering insights and inspiration for future studies. Code is available at: https://github.com/CJR7/MultiAtt-RSSC
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングシーン分類(RSSC)は、土地利用や資源管理における多様な用途において重要な課題である。 ユニモーダル画像ベースのアプローチは有望であるが、高いクラス内分散やクラス間の類似性といった制限に悩まされることが多い。 テキスト情報を組み込むことは、追加のコンテキストと意味理解を提供することで分類を強化することができるが、手動のテキストアノテーションは労働集約的でコストがかかる。 本研究では,大規模な視覚言語モデル(VLM)が生成するテキスト記述を,高価な手作業による注釈コストを伴わずに補助的なモダリティとして統合する新しいRSSCフレームワークを提案する。 視覚的・テキスト的データ間の潜在的相補性をフル活用するために,これらのモダリティを統一表現に融合させる2つのクロスアテンションベースネットワークを提案する。 5つのRSSCデータセットの量的および質的な評価による大規模な実験は、我々のフレームワークがベースラインモデルより一貫して優れていることを示している。 また,VLMによるテキスト記述の有効性を,人手による記述と比較して検証した。 さらに,ゼロショット分類のシナリオを設計し,学習したマルチモーダル表現が未知のクラス分類に有効に活用可能であることを示す。 本研究は、RSSCタスクにおけるテキスト情報を活用する新たな機会を開放し、将来的な研究への洞察とインスピレーションを提供する、有望なマルチモーダル融合構造を提供する。 https://github.com/CJR7/MultiAtt-RSSC

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