論文の概要: FarmMind: Reasoning-Query-Driven Dynamic Segmentation for Farmland Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22809v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 10:37:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.388508
• Title: FarmMind: Reasoning-Query-Driven Dynamic Segmentation for Farmland Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: FarmMind: リモートセンシング画像のための推論クエリ駆動動的セグメンテーション
• Authors: Haiyang Wu, Weiliang Mu, Jipeng Zhang, Zhong Dandan, Zhuofei Du, Haifeng Li, Tao Chao,
• Abstract要約: 農地リモートセンシング画像(FRSI)セグメンテーションの手法は、一般的に静的セグメンテーションのパラダイムに従う。 そこで我々はFarmMindというFRSIのための推論クエリ駆動動的セグメンテーションフレームワークを提案する。 実験により、FarmMindは既存の方法と比較して、セグメンテーション性能とより強力な一般化能力を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.340857159555767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing methods for farmland remote sensing image (FRSI) segmentation generally follow a static segmentation paradigm, where analysis relies solely on the limited information contained within a single input patch. Consequently, their reasoning capability is limited when dealing with complex scenes characterized by ambiguity and visual uncertainty. In contrast, human experts, when interpreting remote sensing images in such ambiguous cases, tend to actively query auxiliary images (such as higher-resolution, larger-scale, or temporally adjacent data) to conduct cross-verification and achieve more comprehensive reasoning. Inspired by this, we propose a reasoning-query-driven dynamic segmentation framework for FRSIs, named FarmMind. This framework breaks through the limitations of the static segmentation paradigm by introducing a reasoning-query mechanism, which dynamically and on-demand queries external auxiliary images to compensate for the insufficient information in a single input image. Unlike direct queries, this mechanism simulates the thinking process of human experts when faced with segmentation ambiguity: it first analyzes the root causes of segmentation ambiguities through reasoning, and then determines what type of auxiliary image needs to be queried based on this analysis. Extensive experiments demonstrate that FarmMind achieves superior segmentation performance and stronger generalization ability compared with existing methods. The source code and dataset used in this work are publicly available at: https://github.com/WithoutOcean/FarmMind.
• Abstract（参考訳）: 農地リモートセンシング画像(FRSI)セグメンテーションの既存の手法は、一般に静的セグメンテーションのパラダイムに従っており、分析は単一の入力パッチに含まれる限られた情報にのみ依存する。 したがって、曖昧さと視覚の不確実性を特徴とする複雑な場面を扱う場合、それらの推論能力は制限される。 対照的に、人間の専門家は、このような曖昧なケースでリモートセンシング画像を解釈する場合、補助画像(高解像度、大規模、時間的に隣接したデータなど)を積極的にクエリして、相互検証を行い、より包括的な推論を行う傾向にある。 そこで我々はFarmMindというFRSIのための推論クエリ駆動動的セグメンテーションフレームワークを提案する。 このフレームワークは静的セグメンテーションのパラダイムの限界を突破し、単一の入力画像において不十分な情報を補うために動的にオンデマンドで外部補助画像に問い合わせる推論クエリ機構を導入する。 直接クエリとは異なり、このメカニズムは、セグメンテーションの曖昧さに直面した時に人間の専門家の思考過程をシミュレートする:まず、推論を通してセグメンテーションの曖昧さの根本原因を分析し、この分析に基づいてどの補助イメージをクエリする必要があるかを決定する。 大規模な実験により、FarmMindは既存の方法よりも優れたセグメンテーション性能とより強力な一般化能力が得られることが示された。 この作業で使用されるソースコードとデータセットは、https://github.com/WithoutOcean/FarmMind.comで公開されている。

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