論文の概要: Regression in EO: Are VLMs Up to the Challenge?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14088v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 20:27:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:36.558735
• Title: Regression in EO: Are VLMs Up to the Challenge?
• Title（参考訳）: EOにおける回帰: VLMは課題に到達しているか?
• Authors: Xizhe Xue, Xiao Xiang Zhu,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、認識と推論タスクにおいて顕著な成功を収めた。 本稿では,EO回帰タスクにVLMを適用する際の課題と機会を体系的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.343600857006763
• License:
• Abstract: Earth Observation (EO) data encompass a vast range of remotely sensed information, featuring multi-sensor and multi-temporal, playing an indispensable role in understanding our planet's dynamics. Recently, Vision Language Models (VLMs) have achieved remarkable success in perception and reasoning tasks, bringing new insights and opportunities to the EO field. However, the potential for EO applications, especially for scientific regression related applications remains largely unexplored. This paper bridges that gap by systematically examining the challenges and opportunities of adapting VLMs for EO regression tasks. The discussion first contrasts the distinctive properties of EO data with conventional computer vision datasets, then identifies four core obstacles in applying VLMs to EO regression: 1) the absence of dedicated benchmarks, 2) the discrete-versus-continuous representation mismatch, 3) cumulative error accumulation, and 4) the suboptimal nature of text-centric training objectives for numerical tasks. Next, a series of methodological insights and potential subtle pitfalls are explored. Lastly, we offer some promising future directions for designing robust, domain-aware solutions. Our findings highlight the promise of VLMs for scientific regression in EO, setting the stage for more precise and interpretable modeling of critical environmental processes.
• Abstract（参考訳）: 地球観測データ(EO)は、マルチセンサーとマルチテンポラルを特徴とする広範囲なリモートセンシング情報を含み、地球のダイナミクスを理解するのに欠かせない役割を担っている。 近年、視覚言語モデル(VLM)は、認識と推論タスクにおいて顕著な成功を収め、EO分野に新たな洞察と機会をもたらしている。 しかし、特に科学的レグレッション関連の応用において、EOの応用の可能性はほとんど解明されていない。 本稿では,EO回帰タスクにVLMを適用する際の課題と機会を体系的に検討することによって,そのギャップを埋める。 この議論はまず、従来のコンピュータビジョンデータセットとEOデータの特徴を対比し、次に、VLMをEO回帰に適用する際の4つのコア障害を特定する。 1) 専用ベンチマークの欠如 2) 離散逆連続表現ミスマッチ 3)累積誤差蓄積、及び 4) 数値処理におけるテキスト中心学習目標の準最適性について検討した。 次に,一連の方法論的洞察と潜在的な微妙な落とし穴について検討する。 最後に、堅牢でドメイン対応のソリューションを設計するための将来的な方向性をいくつか提供します。 本研究は, 環境プロセスのより精密かつ解釈可能なモデリングの舞台となる, EOにおける科学的回帰のためのVLMの可能性を浮き彫りにするものである。

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