GeoPixel: Pixel Grounding Large Multimodal Model in Remote Sensing
作者: Akashah Shabbir, Mohammed Zumri, Mohammed Bennamoun, Fahad S. Khan, Salman Khan
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-23
💡 一句话要点
GeoPixel：首个遥感像素级Grounding的大型多模态模型，支持交互式掩码生成。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 遥感图像理解 大型多模态模型 像素级Grounding 交互式分割 Grounded对话生成
📋 核心要点
- 现有LMMs在遥感图像理解方面表现不佳，主要由于遥感图像的特殊视角、尺度变化和小目标等挑战。
- GeoPixel通过像素级grounding，支持在遥感图像中进行细粒度的视觉感知和交互式掩码生成。
- GeoPixel在像素级理解方面超越现有LMMs，并通过消融实验验证了各组件的有效性。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型（LMMs）的最新进展表明，细粒度的grounding是视觉理解和对话的关键因素。然而，这种表示的优势在LMMs中仅限于自然图像领域，这些模型在遥感（RS）领域的表现不佳。遥感图像独特的俯视视角、尺度变化以及高分辨率图像中存在的小目标，对区域级理解提出了独特的挑战。此外，由于缺乏细粒度的、特定于遥感领域的grounded数据，LMMs在遥感领域中的grounding对话能力的发展受到阻碍。为了解决这些限制，我们提出了GeoPixel，这是第一个支持像素级grounding的端到端高分辨率遥感LMM。该模型通过在对话中生成交错的掩码来实现细粒度的视觉感知。GeoPixel支持任何宽高比的4K高清分辨率，非常适合高精度遥感图像分析。为了支持遥感图像中的grounded对话生成（GCG），我们通过半自动流程创建了一个视觉grounded数据集GeoPixelD，该流程利用了set-of-marks prompting和为遥感数据量身定制的空间先验，以有条不紊地控制数据生成过程。GeoPixel在像素级理解方面表现出卓越的性能，在单目标和多目标分割任务中均优于现有的LMMs。我们的方法消融研究验证了总体架构中每个组件的有效性。我们的代码和数据将公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型多模态模型（LMMs）在自然图像领域取得了显著进展，但在遥感（RS）图像理解方面表现不佳。遥感图像具有独特的俯视视角、尺度变化以及大量小目标，这使得现有LMMs难以进行精确的区域级理解和像素级grounding。此外，缺乏高质量的、特定于遥感领域的grounded数据也限制了LMMs在遥感领域的应用。
核心思路：GeoPixel的核心思路是构建一个端到端的、支持像素级grounding的遥感LMM，从而实现对遥感图像的细粒度理解和交互式分析。通过引入像素级grounding能力，GeoPixel能够生成与用户对话相关的掩码，从而实现更精确的目标定位和分割。此外，论文还提出了一个半自动的数据集构建流程，用于生成高质量的遥感grounded数据。
技术框架：GeoPixel的整体架构包含以下几个主要模块：1) 图像编码器：用于提取高分辨率遥感图像的视觉特征。2) 文本编码器：用于编码用户输入的文本查询。3) 多模态融合模块：将视觉特征和文本特征进行融合，以生成多模态表示。4) 掩码生成器：根据多模态表示生成像素级的掩码，从而实现目标定位和分割。5) 对话管理模块：负责管理用户对话，并根据对话历史生成新的查询。
关键创新：GeoPixel最重要的技术创新点在于其像素级grounding能力。与现有的LMMs相比，GeoPixel能够生成与用户对话相关的像素级掩码，从而实现更精确的目标定位和分割。此外，论文提出的半自动数据集构建流程也是一个重要的创新，它能够高效地生成高质量的遥感grounded数据。
关键设计：GeoPixel的关键设计包括：1) 使用高分辨率图像编码器，以提取更精细的视觉特征。2) 采用set-of-marks prompting和空间先验，以控制数据生成过程。3) 设计特定的损失函数，以优化掩码生成器的性能。4) 针对遥感图像的特点，对网络结构进行调整和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GeoPixel在像素级理解方面表现出卓越的性能，在单目标和多目标分割任务中均优于现有的LMMs。具体而言，GeoPixel在GeoPixelD数据集上取得了显著的性能提升，证明了其像素级grounding能力的有效性。消融实验也验证了总体架构中每个组件的有效性。
🎯 应用场景
GeoPixel在遥感图像分析领域具有广泛的应用前景，例如城市规划、灾害监测、农业估产、环境监测等。通过与用户的交互式对话，GeoPixel可以帮助用户快速定位和分割感兴趣的目标，从而提高遥感图像分析的效率和精度。未来，GeoPixel还可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large multimodal models (LMMs) have recognized fine-grained grounding as an imperative factor of visual understanding and dialogue. However, the benefits of such representation in LMMs are limited to the natural image domain, and these models perform poorly for remote sensing (RS). The distinct overhead viewpoint, scale variation, and presence of small objects in high-resolution RS imagery present a unique challenge in region-level comprehension. Moreover, the development of the grounding conversation capability of LMMs within RS is hindered by the lack of granular, RS domain-specific grounded data. Addressing these limitations, we propose GeoPixel - the first end-to-end high resolution RS-LMM that supports pixel-level grounding. This capability allows fine-grained visual perception by generating interleaved masks in conversation. GeoPixel supports up to 4K HD resolution in any aspect ratio, ideal for high-precision RS image analysis. To support the grounded conversation generation (GCG) in RS imagery, we curate a visually grounded dataset GeoPixelD through a semi-automated pipeline that utilizes set-of-marks prompting and spatial priors tailored for RS data to methodically control the data generation process. GeoPixel demonstrates superior performance in pixel-level comprehension, surpassing existing LMMs in both single-target and multi-target segmentation tasks. Our methodological ablation studies validate the effectiveness of each component in the overall architecture. Our code and data will be publicly released.