北理工團(tuán)隊(duì)研發(fā)出首個(gè)視覺提示遙感多模態(tài)大模型
發(fā)布日期：2025-01-17 供稿：前沿交叉科學(xué)院 攝影：前沿交叉科學(xué)院
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2025年1月,，北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院數(shù)據(jù)流體團(tuán)隊(duì)研發(fā)出首個(gè)視覺提示遙感多模態(tài)大模型，相關(guān)成果以“EarthMarker: A Visual Prompting Multi-modal Large Language Model for Remote Sensing”為題,，發(fā)表在國際頂級(jí)期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)》,。
EarthMarker為遙感通用大模型EarthGPT的延續(xù)，首次實(shí)現(xiàn)了遙感領(lǐng)域中基于視覺提示的多模態(tài)大模型,，支持多粒度的視覺提示和自然語言聯(lián)合提示,，實(shí)現(xiàn)了多粒度解譯遙感圖像，并可靈活切換遙感圖像解譯粒度,，如圖像,、區(qū)域和點(diǎn)粒度。此外,，本文提出了首個(gè)遙感視覺提示大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集,，包含約365萬多模態(tài){圖像-點(diǎn)-文本}和{圖像-區(qū)域-文本}配對(duì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集已全部開源,。
EarthMarker可完成復(fù)雜視覺推理任務(wù),，尤其在遙感目標(biāo)關(guān)系分析任務(wù)中性能超越GPT-4V。如圖1所示,，EarthMarker展示出驚人的分析能力：其首先總結(jié)了視覺提示所標(biāo)識(shí)區(qū)域分別為機(jī)場環(huán)境中的不同要素, 接著對(duì)相同類別的區(qū)域進(jìn)行了聚類分析,，并推理出這些標(biāo)注區(qū)域在機(jī)場環(huán)境中的不同功能。
圖1 EarthMarker完成復(fù)雜推理任務(wù)：遙感關(guān)鍵標(biāo)關(guān)系分析（黃色高亮部分表示錯(cuò)誤）
綜合來講,，EarthMarker具備多才多藝的能力,。如圖2所示，EarthMarker可實(shí)現(xiàn)多粒度（如圖像級(jí),、區(qū)域級(jí)和點(diǎn)級(jí)）遙感圖像解譯,，擅長于各種視覺任務(wù)，包括場景分類,、指定對(duì)象分類,、圖像描述、關(guān)系分析等,。
圖2 EarthMarker具備多粒度遙感圖像解譯能力,，可實(shí)現(xiàn)多任務(wù)推理
EarthMarker的總體架構(gòu)如圖3所示，提出了一種共享視覺編碼機(jī)制,，以增強(qiáng)視覺提示,、整體圖像和文本指令之間的交互理解。此外,，文中設(shè)計(jì)了跨域三階段學(xué)習(xí)策略,，使得EarthMarker具備了空間感知和聯(lián)合指令跟隨能力。該研究貢獻(xiàn)了視覺和語言聯(lián)合提示多模態(tài)理解框架,，并構(gòu)建遙感多模態(tài)聯(lián)合提示指令數(shù)據(jù)集,，展示出了極大的應(yīng)用潛力。
圖3 EarthMarker總體架構(gòu)
EarthMarker更多信息詳見：
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10817639
開源鏈接：https://github.com/wivizhang/EarthMarker
同系列模型：
EarthGPT：國內(nèi)首個(gè)遙感大模型,，100萬圖文指令數(shù)據(jù)集已全部開源,！
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10547418
開源鏈接：https://github.com/wivizhang/EarthGPT
Popeye：首個(gè)海洋船舶視覺語言模型
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10738390
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