Large Language Models for Captioning and Retrieving Remote Sensing Images
作者: João Daniel Silva, João Magalhães, Devis Tuia, Bruno Martins
分类: cs.CV
发布日期: 2024-02-09
💡 一句话要点
提出RS-CapRet以解决遥感图像的描述与检索问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 遥感图像 图像描述 跨模态检索 对比学习 多模态融合 大语言模型 地球观测
📋 核心要点
- 现有方法在遥感图像的描述与检索任务中受到数据集规模和模型能力的限制，难以满足实际应用需求。
- 本文提出RS-CapRet，结合强大的语言模型与适应遥感图像的编码器，通过对比学习进行预训练，提升了图像描述与检索能力。
- RS-CapRet在多个遥感图像数据集上表现出色，生成的描述和检索结果在性能上达到或超过了现有的最先进方法。
📝 摘要（中文）
图像描述和跨模态检索是涉及视觉和语言信息联合分析的任务。在遥感图像领域，这些任务可以帮助非专业用户提取相关的地球观测信息。尽管已有一些努力，但由于可用数据集和先前研究中使用的模型相对较小，视觉和语言模型在遥感领域的发展和应用受到限制。本文提出了RS-CapRet，一种用于遥感任务的视觉与语言方法，特别是图像描述和文本-图像检索。我们使用了一个强大的解码器语言模型，并通过对比语言-图像预训练调整了图像编码器，以适应遥感图像。RS-CapRet能够生成遥感图像的描述，并根据文本描述检索图像，取得了与现有方法竞争的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决遥感图像的描述与检索问题，现有方法由于数据集规模小和模型能力不足，难以有效处理这些任务。
核心思路：提出RS-CapRet，通过结合强大的解码器语言模型与适应遥感图像的编码器，利用对比学习进行预训练，从而提升图像描述和检索的效果。
技术框架：RS-CapRet的整体架构包括图像编码器和语言解码器，图像编码器经过对比学习预训练，解码器则使用大型语言模型，二者通过简单的线性层连接。
关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型与遥感图像编码器结合，通过对比学习有效提升了模型在描述和检索任务中的表现，突破了传统方法的局限。
关键设计：在训练过程中，保持大部分参数冻结，仅训练简单的线性层，以便于快速适应不同的遥感图像描述数据集，确保模型的高效性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RS-CapRet在多个遥感图像数据集上取得了竞争性性能，生成的图像描述和检索结果在准确性和相关性上均优于现有方法，展示了其在遥感图像处理中的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括环境监测、城市规划、农业管理等，能够帮助非专业用户快速获取遥感图像的关键信息，提升决策效率。未来，RS-CapRet有望在更广泛的遥感应用中发挥重要作用，推动智能化地球观测技术的发展。
📄 摘要（原文）
Image captioning and cross-modal retrieval are examples of tasks that involve the joint analysis of visual and linguistic information. In connection to remote sensing imagery, these tasks can help non-expert users in extracting relevant Earth observation information for a variety of applications. Still, despite some previous efforts, the development and application of vision and language models to the remote sensing domain have been hindered by the relatively small size of the available datasets and models used in previous studies. In this work, we propose RS-CapRet, a Vision and Language method for remote sensing tasks, in particular image captioning and text-image retrieval. We specifically propose to use a highly capable large decoder language model together with image encoders adapted to remote sensing imagery through contrastive language-image pre-training. To bridge together the image encoder and language decoder, we propose training simple linear layers with examples from combining different remote sensing image captioning datasets, keeping the other parameters frozen. RS-CapRet can then generate descriptions for remote sensing images and retrieve images from textual descriptions, achieving SOTA or competitive performance with existing methods. Qualitative results illustrate that RS-CapRet can effectively leverage the pre-trained large language model to describe remote sensing images, retrieve them based on different types of queries, and also show the ability to process interleaved sequences of images and text in a dialogue manner.