Fugu-MT 論文翻訳(概要): SegChange-R1: LLM-Augmented Remote Sensing Change Detection

論文の概要: SegChange-R1: LLM-Augmented Remote Sensing Change Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17944v2
Date: Fri, 27 Jun 2025 13:30:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-30 13:06:01.316037
Title: SegChange-R1: LLM-Augmented Remote Sensing Change Detection
Title（参考訳）: SegChange-R1:LLM拡張リモートセンシング変更検出
Authors: Fei Zhou,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)拡張推論手法(SegChange-R1)を提案する。モーダルな不整合に対処する線形注意型空間変換モジュール(BEV)を設計した。広く使われている4つのデータセットの実験は、既存の方法よりも大幅に改善されている。
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 used in urban planning, terrain analysis, and environmental monitoring by analyzing feature changes in the same area over time. 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 guides the model to focus on relevant change regions, accelerating convergence. We designed a linear attention-based spatial transformation module (BEV) to address modal misalignment by unifying features from different times into a BEV space. Furthermore, we introduce DVCD, a novel dataset for building change detection from UAV viewpoints. Experiments on four widely-used datasets demonstrate significant improvements over existing method 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変化検出は, 都市計画, 地形解析, 環境モニタリングにおいて, 時間とともに同じ領域における特徴変化を分析することによって用いられる。本稿では,テキスト記述情報を統合することで検出能力を向上し,関連する変更領域に着目し,収束を加速する大規模言語モデル(LLM)拡張推論手法(SegChange-R1)を提案する。異なる時間からの特徴をBEV空間に統一することで、モーダルな不整合に対処するため、線形注意に基づく空間変換モジュール(BEV)を設計した。さらに、UAV視点から変化検出を構築するための新しいデータセットであるDVCDを紹介する。広く使用されている4つのデータセットの実験では、既存のメソッドよりも大幅に改善されている。

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