論文の概要: Copy-Move Forgery Detection and Question Answering for Remote Sensing Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02575v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 17:02:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:42:17.285160
• Title: Copy-Move Forgery Detection and Question Answering for Remote Sensing Image
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像におけるコピーモーブ偽造検出と質問応答
• Authors: Ze Zhang, Enyuan Zhao, Ziyi Wan, Jie Nie, Xinyue Liang, Lei Huang,
• Abstract要約: 本稿では,RSCMQA(Remote Sensing Copy-Move Question Answering)の課題を紹介する。 従来のRemote Sensing Visual Question Answering (RSVQA)とは異なり、RCCMQAは複雑なタンパリングシナリオの解釈に重点を置いている。 我々は、RS-CMQA-2.1Mというリモートセンシング画像複写質問応答のための高精度で包括的なグローバルデータセットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.436863648867904
• License:
• Abstract: This paper introduces the task of Remote Sensing Copy-Move Question Answering (RSCMQA). Unlike traditional Remote Sensing Visual Question Answering (RSVQA), RSCMQA focuses on interpreting complex tampering scenarios and inferring relationships between objects. Based on the practical needs of national defense security and land resource monitoring, we have developed an accurate and comprehensive global dataset for remote sensing image copy-move question answering, named RS-CMQA-2.1M. These images were collected from 29 different regions across 14 countries. Additionally, we have refined a balanced dataset, RS-CMQA-B, to address the long-standing issue of long-tail data in the remote sensing field. Furthermore, we propose a region-discriminative guided multimodal CMQA model, which enhances the accuracy of answering questions about tampered images by leveraging prompt about the differences and connections between the source and tampered domains. Extensive experiments demonstrate that our method provides a stronger benchmark for RS-CMQA compared to general VQA and RSVQA models. Our dataset and code are available at https://github.com/shenyedepisa/RSCMQA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RSCMQA(Remote Sensing Copy-Move Question Answering)の課題を紹介する。 従来のRemote Sensing Visual Question Answering (RSVQA)とは異なり、RSCMQAは複雑なタンパリングシナリオの解釈とオブジェクト間の関係の推論に重点を置いている。 国土安全保障と土地資源モニタリングの実践的ニーズに基づき,我々は,RS-CMQA-2.1Mというリモートセンシング画像複写質問応答のための,高精度で包括的なグローバルデータセットを開発した。 これらの画像は14か国29の地域から収集された。 さらに、リモートセンシング分野における長期データの問題に対処するため、バランスのとれたデータセットRS-CMQA-Bを改良した。 さらに, 領域識別型マルチモーダルCMQAモデルを提案し, ソース領域と改ざん領域の差分と接続点の突発性を利用して, 改ざん画像に対する質問応答の精度を向上させる。 本手法は,一般的なVQAモデルやRSVQAモデルと比較して,RS-CMQAのベンチマークが優れていることを示す。 データセットとコードはhttps://github.com/shenyedepisa/RSCMQA.comで公開されています。

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