論文の概要: EarthGPT-X: Enabling MLLMs to Flexibly and Comprehensively Understand Multi-Source Remote Sensing Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12795v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 09:56:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:36:51.806366
• Title: EarthGPT-X: Enabling MLLMs to Flexibly and Comprehensively Understand Multi-Source Remote Sensing Imagery
• Title（参考訳）: EarthGPT-X:マルチソースリモートセンシング画像の柔軟かつ包括的理解を実現するMLLMの開発
• Authors: Wei Zhang, Miaoxin Cai, Yaqian Ning, Tong Zhang, Yin Zhuang, He Chen, Jun Li, Xuerui Mao,
• Abstract要約: リモートセンシング画像に自然空間モデルを適用することは困難である。 EarthGPT-Xはズームインとズームアウトのインサイトを提供する。 実験は、多粒度タスクにおける提案された地球GPT-Xの優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.581788175591097
• License:
• Abstract: Recent advances in the visual-language area have developed natural multi-modal large language models (MLLMs) for spatial reasoning through visual prompting. However, due to remote sensing (RS) imagery containing abundant geospatial information that differs from natural images, it is challenging to effectively adapt natural spatial models to the RS domain. Moreover, current RS MLLMs are limited in overly narrow interpretation levels and interaction manner, hindering their applicability in real-world scenarios. To address those challenges, a spatial MLLM named EarthGPT-X is proposed, enabling a comprehensive understanding of multi-source RS imagery, such as optical, synthetic aperture radar (SAR), and infrared. EarthGPT-X offers zoom-in and zoom-out insight, and possesses flexible multi-grained interactive abilities. Moreover, EarthGPT-X unifies two types of critical spatial tasks (i.e., referring and grounding) into a visual prompting framework. To achieve these versatile capabilities, several key strategies are developed. The first is the multi-modal content integration method, which enhances the interplay between images, visual prompts, and text instructions. Subsequently, a cross-domain one-stage fusion training strategy is proposed, utilizing the large language model (LLM) as a unified interface for multi-source multi-task learning. Furthermore, by incorporating a pixel perception module, the referring and grounding tasks are seamlessly unified within a single framework. In addition, the experiments conducted demonstrate the superiority of the proposed EarthGPT-X in multi-grained tasks and its impressive flexibility in multi-modal interaction, revealing significant advancements of MLLM in the RS field.
• Abstract（参考訳）: 近年,視覚的プロンプトによる空間推論のための自然多モーダル大言語モデル (MLLM) が開発されている。 しかし,自然画像とは異なる地理空間情報を含むリモートセンシング(RS)画像により,自然空間モデルをRS領域に効果的に適用することは困難である。 さらに、現在のRS MLLMは、過度に狭い解釈レベルとインタラクションの方法に制限されており、現実のシナリオにおけるそれらの適用性を妨げている。 これらの課題に対処するため、EarthGPT-Xという空間MLLMを提案し、光学、合成開口レーダ(SAR)、赤外線などのマルチソースRS画像の包括的理解を可能にした。 EarthGPT-Xはズームインとズームアウトのインサイトを提供する。 さらに、EarthGPT-Xは、2種類の重要な空間的タスク(つまり、参照と接地)を視覚的プロンプトフレームワークに統合する。 これらの汎用性を達成するために、いくつかの重要な戦略が開発されている。 1つ目は、画像、視覚的プロンプト、テキスト命令間の相互作用を強化するマルチモーダルコンテンツ統合手法である。 その後、マルチソースマルチタスク学習のための統一インターフェースとして、大規模言語モデル(LLM)を利用したクロスドメインワンステージ融合訓練戦略を提案する。 さらに、画素認識モジュールを組み込むことで、参照および接地タスクを単一のフレームワークにシームレスに統合する。 さらに、提案したEarthGPT-Xのマルチグラデーションタスクにおける優位性と、マルチモーダル相互作用における顕著な柔軟性を実証し、RS分野におけるMLLMの顕著な進歩を明らかにした。

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