SkyEyeGPT: Unifying Remote Sensing Vision-Language Tasks via Instruction Tuning with Large Language Model

📄 arXiv: 2401.09712v1 📥 PDF

作者: Yang Zhan, Zhitong Xiong, Yuan Yuan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SkyEyeGPT以解决遥感视觉-语言理解问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 遥感数据 多模态学习 语言模型 指令调优 视觉理解 对话系统 图像分析

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大型语言模型在遥感数据处理上表现不佳，缺乏有效的指令跟随能力和多轮对话能力。
  2. SkyEyeGPT通过设计统一的多模态大型语言模型，利用精心策划的指令调优数据集来提升遥感视觉-语言理解能力。
  3. 在8个遥感视觉-语言任务的数据集上，SkyEyeGPT在图像级和区域级任务上表现优越，部分定性测试结果超过GPT-4V。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）最近扩展到视觉-语言领域，展现出令人印象深刻的多模态能力。然而，针对遥感（RS）数据的多模态大型语言模型（MLLMs）探索仍处于初期阶段，性能不尽如人意。本文介绍了SkyEyeGPT，一个专为RS视觉-语言理解设计的统一多模态大型语言模型。我们精心策划了一个RS多模态指令调优数据集，包含单任务和多任务对话指令，经过人工验证，获得了高质量的RS指令跟随数据集，样本量达到968k。研究表明，SkyEyeGPT在不同任务上表现出色，无需额外编码模块。通过对RS视觉特征进行投影并与任务特定指令共同输入LLM解码器，SkyEyeGPT能够有效预测RS开放式任务的答案。实验结果显示，SkyEyeGPT在图像级和区域级任务上优于现有模型，尤其在一些定性测试中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态大型语言模型在遥感数据处理中的不足，尤其是在指令跟随和多轮对话能力方面的挑战。现有方法在处理遥感视觉-语言任务时，往往无法有效整合视觉特征与语言指令，导致性能不理想。

核心思路：SkyEyeGPT的核心思路是通过设计一个统一的多模态大型语言模型，利用高质量的遥感指令调优数据集，提升模型在不同任务上的表现。通过将遥感视觉特征投影到语言域，并与任务特定指令共同输入到解码器中，SkyEyeGPT能够有效处理开放式任务。

技术框架：SkyEyeGPT的整体架构包括两个主要模块：首先是对遥感视觉特征的对齐层，将其投影到语言域；其次是LLM解码器，接收视觉特征和指令，生成任务答案。此外，采用了两阶段调优方法，以不同粒度增强指令跟随和多轮对话能力。

关键创新：SkyEyeGPT的主要创新在于其设计的统一框架和高质量的指令调优数据集，使得模型在无需额外编码模块的情况下，能够在多种遥感视觉-语言任务中表现出色。这一设计与现有方法的本质区别在于其简化了模型结构，同时提升了任务适应性。

关键设计：在模型设计中，SkyEyeGPT采用了特定的参数设置和损失函数，以优化指令跟随能力。此外，网络结构经过精心调整，以确保视觉特征与语言指令的有效融合，提升了模型的整体性能。通过手动验证数据集，确保了数据的高质量和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在8个遥感视觉-语言任务的数据集上，SkyEyeGPT在图像级和区域级任务上表现优越，尤其在一些定性测试中，其性能超过了GPT-4V，显示出显著的提升效果。具体实验结果表明，SkyEyeGPT在多个任务上均实现了较高的准确率和鲁棒性。

🎯 应用场景

SkyEyeGPT在遥感图像分析、环境监测、农业监控等领域具有广泛的应用潜力。其能够有效理解和处理遥感数据的能力，将为相关行业提供更智能的决策支持，推动遥感技术的进一步发展。未来，SkyEyeGPT可能在自动化报告生成、智能问答系统等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have recently been extended to the vision-language realm, obtaining impressive general multi-modal capabilities. However, the exploration of multi-modal large language models (MLLMs) for remote sensing (RS) data is still in its infancy, and the performance is not satisfactory. In this work, we introduce SkyEyeGPT, a unified multi-modal large language model specifically designed for RS vision-language understanding. To this end, we meticulously curate an RS multi-modal instruction tuning dataset, including single-task and multi-task conversation instructions. After manual verification, we obtain a high-quality RS instruction-following dataset with 968k samples. Our research demonstrates that with a simple yet effective design, SkyEyeGPT works surprisingly well on considerably different tasks without the need for extra encoding modules. Specifically, after projecting RS visual features to the language domain via an alignment layer, they are fed jointly with task-specific instructions into an LLM-based RS decoder to predict answers for RS open-ended tasks. In addition, we design a two-stage tuning method to enhance instruction-following and multi-turn dialogue ability at different granularities. Experiments on 8 datasets for RS vision-language tasks demonstrate SkyEyeGPT's superiority in image-level and region-level tasks, such as captioning and visual grounding. In particular, SkyEyeGPT exhibits encouraging results compared to GPT-4V in some qualitative tests. The online demo, code, and dataset will be released in https://github.com/ZhanYang-nwpu/SkyEyeGPT.