論文の概要: SegChange-R1:Augmented Reasoning for Remote Sensing Change Detection via Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17944v1
- Date: Sun, 22 Jun 2025 08:40:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.662985
- Title: SegChange-R1:Augmented Reasoning for Remote Sensing Change Detection via Large Language Models
- Title（参考訳）: SegChange-R1:大規模言語モデルによるリモートセンシング変化検出のための拡張推論
- Authors: Fei Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) 拡張推論手法 (SegChange-R1) を提案する。
また、UAV視点から変化検出を構築するための最初のデータセットを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.156844376973501
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Remote sensing change detection is widely used in a variety of fields such as urban planning, terrain and geomorphology analysis, and environmental monitoring, mainly by analyzing the significant change differences of features (e.g., building changes) in the same spatial region at different time phases. In this paper, we propose a large language model (LLM) augmented inference approach (SegChange-R1), which enhances the detection capability by integrating textual descriptive information and aims at guiding the model to segment the more interested change regions, thus accelerating the convergence speed. Moreover, we design a spatial transformation module (BEV) based on linear attention, which solves the problem of modal misalignment in change detection by unifying features from different temporal perspectives onto the BEV space. In addition, we construct the first dataset for building change detection from UAV viewpoints (DVCD ), and our experiments on four widely-used change detection datasets show a significant improvement over existing methods. The code and pre-trained models are available in https://github.com/Yu-Zhouz/SegChange-R1.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングによる変化検出は, 都市計画, 地形, 地形解析, 環境モニタリングなどの様々な分野で広く利用されており, 主に, 異なる時間相における同じ空間領域における特徴(例えば, 建物の変化)の有意な変化を解析することによって行われる。
本稿では,テキスト記述情報を統合することによって検出能力を向上する大規模言語モデル (LLM) 拡張推論手法 (SegChange-R1) を提案する。
さらに、線形注意に基づく空間変換モジュール(BEV)を設計し、異なる時間的視点からの特徴をBEV空間に統一することにより、変化検出における修正ミスアライメントの問題を解決する。
さらに,UAV視点(DVCD)から変化検出を構築するための最初のデータセットを構築した。
コードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/Yu-Zhouz/SegChange-R1.comで公開されている。
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