論文の概要: GeoLangBind: Unifying Earth Observation with Agglomerative Vision-Language Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06312v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 19:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:49:04.447572
• Title: GeoLangBind: Unifying Earth Observation with Agglomerative Vision-Language Foundation Models
• Title（参考訳）: GeoLangBind:Agglomerative Vision-Language Foundation Modelによる地球観測の統合
• Authors: Zhitong Xiong, Yi Wang, Weikang Yu, Adam J Stewart, Jie Zhao, Nils Lehmann, Thomas Dujardin, Zhenghang Yuan, Pedram Ghamisi, Xiao Xiang Zhu,
• Abstract要約: GeoLangBindは、新しい集合的視覚-言語基盤モデルである。 言語を統一媒体とする異種EOデータモダリティ間のギャップを埋める。 我々のアプローチは、異なるEOデータ型を共通の言語埋め込みスペースに整合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.878058177228727
• License:
• Abstract: Earth observation (EO) data, collected from diverse sensors with varying imaging principles, present significant challenges in creating unified analytical frameworks. We present GeoLangBind, a novel agglomerative vision--language foundation model that bridges the gap between heterogeneous EO data modalities using language as a unifying medium. Our approach aligns different EO data types into a shared language embedding space, enabling seamless integration and complementary feature learning from diverse sensor data. To achieve this, we construct a large-scale multimodal image--text dataset, GeoLangBind-2M, encompassing six data modalities. GeoLangBind leverages this dataset to develop a zero-shot foundation model capable of processing arbitrary numbers of EO data channels as input. Through our designed Modality-aware Knowledge Agglomeration (MaKA) module and progressive multimodal weight merging strategy, we create a powerful agglomerative foundation model that excels in both zero-shot vision--language comprehension and fine-grained visual understanding. Extensive evaluation across 23 datasets covering multiple tasks demonstrates GeoLangBind's superior performance and versatility in EO applications, offering a robust framework for various environmental monitoring and analysis tasks. The dataset and pretrained models will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 地球観測(EO)データは、様々な撮像原理を持つ多様なセンサーから収集され、統合分析フレームワークを作成する上で重要な課題を提示する。 言語を統一媒体として用いる異種EOデータモダリティ間のギャップを埋める新しい集合的視覚言語基盤モデルGeoLangBindを提案する。 提案手法は,異なるEOデータ型を共通言語埋め込み空間に整合させ,多様なセンサデータからのシームレスな統合と相補的特徴学習を可能にする。 そこで本研究では,大規模マルチモーダル画像データベースGeoLangBind-2Mを構築する。 GeoLangBindはこのデータセットを利用して、任意の数のEOデータチャネルを入力として処理できるゼロショット基盤モデルを開発する。 設計したModality-Aware Knowledge Agglomeration (MaKA)モジュールとプログレッシブ・マルチモーダル・ウェイト・マージ・ストラテジーを通じて、ゼロショット視覚と言語理解の両面において優れた強力な凝集基盤モデルを構築した。 複数のタスクをカバーする23のデータセットにわたる大規模な評価は、GeoLangBindのEOアプリケーションにおける優れたパフォーマンスと汎用性を示し、さまざまな環境監視と分析タスクのための堅牢なフレームワークを提供する。 データセットと事前トレーニングされたモデルが公開される。

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