論文の概要: Revisiting Change VQA in Remote Sensing with Structured and Native Multimodal Qwen Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18429v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 15:47:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.978944
• Title: Revisiting Change VQA in Remote Sensing with Structured and Native Multimodal Qwen Models
• Title（参考訳）: 構造化およびネイティブマルチモーダルQwenモデルによるリモートセンシングにおける変化VQAの再検討
• Authors: Yakoub Bazi, Mohamad M. Al Rahhal, Mansour Zuair, Faroun Mohamed,
• Abstract要約: 視覚的質問応答の変化(Change VQA)は、バイテンポラルリモートセンシング(RS)画像間の意味的変化に関する自然言語質問に答える問題に対処する。 近年の視覚言語モデル(VLM)は、時間的RS画像理解のために研究されているが、現代マルチモーダルモデルの文脈において、変化VQAは未解明のままである。 Qwen3-VLは、多次元視覚条件とフルアテンションデコーダを備えた構造化視覚言語パイプラインと、単一ステージアライメントとハイブリッドデコーダバックボーンを組み合わせたネイティブマルチモーダルモデルであるQwen3.5を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4564286418294468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Change visual question answering (Change VQA) addresses the problem of answering natural-language questions about semantic changes between bi-temporal remote sensing (RS) images. Although vision-language models (VLMs) have recently been studied for temporal RS image understanding, Change VQA remains underexplored in the context of modern multimodal models. In this letter, we revisit the CDVQA benchmark using recent Qwen models under a unified low-rank adaptation (LoRA) setting. We compare Qwen3-VL, which follows a structured vision-language pipeline with multi-depth visual conditioning and a full-attention decoder, with Qwen3.5, a native multimodal model that combines a single-stage alignment with a hybrid decoder backbone. Experimental results on the official CDVQA test splits show that recent VLMs improve over earlier specialized baselines. They further show that performance does not scale monotonically with model size, and that native multimodal models are more effective than structured vision-language pipelines for this task. These findings indicate that tightly integrated multimodal backbones contribute more to performance than scale or explicit multi-depth visual conditioning for language-driven semantic change reasoning in RS imagery.
• Abstract（参考訳）: 視覚的質問応答の変化(Change VQA)は、バイテンポラルリモートセンシング(RS)画像間の意味的変化に関する自然言語質問に答える問題に対処する。 視覚言語モデル(VLM)は、最近、時間的RS画像理解のために研究されているが、現代マルチモーダルモデルの文脈において、変化VQAは未探索のままである。 本稿では,最近のQwenモデルを用いたCDVQAベンチマークを再検討する。 Qwen3-VLは、多次元視覚条件とフルアテンションデコーダを備えた構造化視覚言語パイプラインと、単一ステージアライメントとハイブリッドデコーダバックボーンを組み合わせたネイティブマルチモーダルモデルであるQwen3.5を比較した。 公式CDVQAテストスプリットの実験結果から、最近のVLMは以前の特殊なベースラインよりも改善されていることが示された。 彼らはさらに、パフォーマンスがモデルサイズと単調にスケールしないことを示し、ネイティブなマルチモーダルモデルは、このタスクのための構造化ビジョン言語パイプラインよりも効果的であることを示した。 これらの結果から,RS画像における言語による意味変化の推論において,密に統合されたマルチモーダルバックボーンは,スケールや明示的な多次元視覚条件よりもパフォーマンスに寄与することが示唆された。

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