論文の概要: REO-VLM: Transforming VLM to Meet Regression Challenges in Earth Observation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16583v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 11:17:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:58:41.545136
- Title: REO-VLM: Transforming VLM to Meet Regression Challenges in Earth Observation
- Title（参考訳）: REO-VLM:地球観測における回帰問題に対応するためのVLM変換
- Authors: Xizhe Xue, Guoting Wei, Hao Chen, Haokui Zhang, Feng Lin, Chunhua Shen, Xiao Xiang Zhu,
- Abstract要約: 本稿では,地球観測領域に特有な回帰・生成タスクを統合するために,textbfREO-Instructと呼ばれる新しいベンチマークデータセットを提案する。
我々は,回帰機能を従来の生成関数とシームレスに統合する基盤モデルであるtextbfREO-VLM を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.91579272882073
- License:
- Abstract: The rapid evolution of Vision Language Models (VLMs) has catalyzed significant advancements in artificial intelligence, expanding research across various disciplines, including Earth Observation (EO). While VLMs have enhanced image understanding and data processing within EO, their applications have predominantly focused on image content description. This limited focus overlooks their potential in geographic and scientific regression tasks, which are essential for diverse EO applications. To bridge this gap, this paper introduces a novel benchmark dataset, called \textbf{REO-Instruct} to unify regression and generation tasks specifically for the EO domain. Comprising 1.6 million multimodal EO imagery and language pairs, this dataset is designed to support both biomass regression and image content interpretation tasks. Leveraging this dataset, we develop \textbf{REO-VLM}, a groundbreaking model that seamlessly integrates regression capabilities with traditional generative functions. By utilizing language-driven reasoning to incorporate scientific domain knowledge, REO-VLM goes beyond solely relying on EO imagery, enabling comprehensive interpretation of complex scientific attributes from EO data. This approach establishes new performance benchmarks and significantly enhances the capabilities of environmental monitoring and resource management.
- Abstract（参考訳）: ビジョン言語モデル(VLM)の急速な進化は、人工知能の大幅な進歩を触媒し、地球観測(EO)を含む様々な分野の研究を拡大した。
VLMはEO内の画像理解とデータ処理を強化しているが、その用途は主に画像コンテンツ記述に焦点を当てている。
この制限された焦点は、多種多様なEOアプリケーションに不可欠な地理的および科学的回帰タスクにおけるその可能性を見落としている。
このギャップを埋めるために、EOドメイン専用の回帰と生成タスクを統合するために、textbf{REO-Instruct}と呼ばれる新しいベンチマークデータセットを導入する。
このデータセットは、160万のマルチモーダルEO画像と言語ペアで構成されており、バイオマス回帰と画像コンテンツ解釈の両方をサポートするように設計されている。
このデータセットを活用することで,回帰機能を従来の生成関数とシームレスに統合する基盤的モデルであるtextbf{REO-VLM} を開発する。
言語駆動推論を利用して科学的分野の知識を取り入れることで、REO-VLMはEO画像のみに依存するのではなく、EOデータから複雑な科学的属性を包括的に解釈することができる。
このアプローチは、新しいパフォーマンスベンチマークを確立し、環境モニタリングとリソース管理の機能を大幅に強化する。
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