論文の概要: DeltaVLM: Interactive Remote Sensing Image Change Analysis via Instruction-guided Difference Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22346v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 03:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.957585
• Title: DeltaVLM: Interactive Remote Sensing Image Change Analysis via Instruction-guided Difference Perception
• Title（参考訳）: DeltaVLM:インストラクション誘導差分知覚によるリモートセンシング画像変化解析
• Authors: Pei Deng, Wenqian Zhou, Hanlin Wu,
• Abstract要約: 本稿では, リモートセンシング画像変化解析(RSICA)を, 変化検出の強みと視覚的質問応答を組み合わせた新しいパラダイムとして導入する。 対話型RSICAに適したエンドツーエンドアーキテクチャであるDeltaVLMを提案する。 DeltaVLMは, 時間差を捉えた微調整バイテンポラルビジョンエンコーダ, 変化を解釈する相互関係測定機構を備えた視覚差分認識モジュール, クエリ関連差分情報を効果的に抽出する命令誘導Q-フォーマの3つのイノベーションを特徴とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.846600473226587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate interpretation of land-cover changes in multi-temporal satellite imagery is critical for real-world scenarios. However, existing methods typically provide only one-shot change masks or static captions, limiting their ability to support interactive, query-driven analysis. In this work, we introduce remote sensing image change analysis (RSICA) as a new paradigm that combines the strengths of change detection and visual question answering to enable multi-turn, instruction-guided exploration of changes in bi-temporal remote sensing images. To support this task, we construct ChangeChat-105k, a large-scale instruction-following dataset, generated through a hybrid rule-based and GPT-assisted process, covering six interaction types: change captioning, classification, quantification, localization, open-ended question answering, and multi-turn dialogues. Building on this dataset, we propose DeltaVLM, an end-to-end architecture tailored for interactive RSICA. DeltaVLM features three innovations: (1) a fine-tuned bi-temporal vision encoder to capture temporal differences; (2) a visual difference perception module with a cross-semantic relation measuring (CSRM) mechanism to interpret changes; and (3) an instruction-guided Q-former to effectively extract query-relevant difference information from visual changes, aligning them with textual instructions. We train DeltaVLM on ChangeChat-105k using a frozen large language model, adapting only the vision and alignment modules to optimize efficiency. Extensive experiments and ablation studies demonstrate that DeltaVLM achieves state-of-the-art performance on both single-turn captioning and multi-turn interactive change analysis, outperforming existing multimodal large language models and remote sensing vision-language models. Code, dataset and pre-trained weights are available at https://github.com/hanlinwu/DeltaVLM.
• Abstract（参考訳）: 多時間衛星画像における土地被覆変化の正確な解釈は、現実のシナリオにおいて重要である。 しかし、既存のメソッドは通常、ワンショットの変更マスクや静的キャプションのみを提供し、インタラクティブでクエリ駆動分析をサポートする能力を制限する。 本研究では, リモートセンシング画像変化解析(RSICA)を, 変化検出の長所と視覚的質問応答の長所を組み合わせた新しいパラダイムとして導入し, 両時間的リモートセンシング画像の変化を多ターン・指示誘導で探索する手法を提案する。 このタスクを支援するために,変更キャプション,分類,定量化,ローカライゼーション,オープンエンド質問応答,マルチターン対話の6つのインタラクションタイプをカバーする,大規模命令フォローデータセットであるChaChat-105kを構築した。 このデータセットに基づいて,対話型RSICAに適したエンドツーエンドアーキテクチャであるDeltaVLMを提案する。 DeltaVLMは, 時間差を捉えた微調整バイテンポラル・ビジョン・エンコーダ, 2) 変化を解釈するクロスセマンティック・リレーションメント(CSRM)機構を備えた視覚差分認識モジュール, (3) 視覚変化からクエリ関連差分情報を効果的に抽出し, テキスト・インストラクションと整合させる命令誘導型Q-フォーマ, の3つのイノベーションを特徴としている。 ChangeChat-105kでDeltaVLMを凍結した大きな言語モデルでトレーニングし、視覚とアライメントモジュールのみを適用して効率を最適化する。 デルタVLMは,一ターンキャプションと多ターン対話的変化解析の両方において最先端の性能を達成し,既存の多モーダル大言語モデルとリモートセンシングビジョン言語モデルより優れていることを示す。 コード、データセット、トレーニング済みのウェイトはhttps://github.com/hanlinwu/DeltaVLM.comで入手できる。

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