Efficient Adaptation For Remote Sensing Visual Grounding

📄 arXiv: 2503.23083v3 📥 PDF

作者: Hasan Moughnieh, Mohamad Chalhoub, Hasan Nasrallah, Cristiano Nattero, Paolo Campanella, Giovanni Nico, Ali J. Ghandour

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-29 (更新: 2025-05-30)

💡 一句话要点

提出基于PEFT的遥感视觉定位高效适配方法，降低计算成本并保持精度。

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

关键词: 遥感图像 视觉定位 参数高效微调 PEFT Grounding DINO OFA 多模态学习

📋 核心要点

  1. 遥感视觉定位任务缺乏有效方法，从头训练模型成本高昂，阻碍了其应用。
  2. 利用参数高效微调（PEFT）技术，将通用视觉语言模型快速适配到遥感图像，降低计算负担。
  3. 实验表明，该方法在保证甚至超越现有SOTA模型性能的同时，显著降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效的遥感（RS）视觉定位（VG）适配方法。通过参数高效微调（PEFT）技术，将预训练模型适配到RS-VG任务，避免了从头训练模型的高计算开销。具体而言，研究评估了LoRA在Grounding DINO不同模块中的位置，并使用BitFit和Adapters微调了在通用VG数据集上预训练的OFA基础模型。实验结果表明，该方法在显著降低计算成本的同时，实现了与当前最先进（SOTA）模型相当甚至更优的性能。这项研究突出了PEFT技术在推进RS领域高效、精确的多模态分析方面的潜力，为完整模型训练提供了一种实用且经济高效的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：遥感图像的视觉定位任务旨在根据给定的文本描述，在遥感图像中找到对应的目标区域。现有方法要么是针对特定任务从头训练模型，计算成本高昂；要么是直接应用通用视觉定位模型，效果不佳，难以适应遥感图像的特殊性，例如视角、光照和地物类型的差异。

核心思路：本文的核心思路是利用参数高效微调（PEFT）技术，冻结预训练模型的大部分参数，仅微调少量参数，从而快速将预训练在通用数据集上的视觉语言模型适配到遥感视觉定位任务。这样既能利用预训练模型的知识，又能避免从头训练带来的巨大计算开销。

技术框架：本文主要使用了两种PEFT方法：LoRA和Adapters。对于Grounding DINO模型，研究者探索了LoRA在不同模块中的最佳位置。对于OFA模型，则采用了BitFit和Adapters进行微调。整体流程包括：1) 选择合适的预训练模型（Grounding DINO或OFA）；2) 应用PEFT技术进行微调；3) 在遥感视觉定位数据集上进行评估。

关键创新：本文的关键创新在于将PEFT技术应用于遥感视觉定位任务，并探索了不同PEFT方法在不同模型上的效果。通过实验证明，PEFT技术可以在显著降低计算成本的同时，保持甚至提升模型性能。这为遥感图像处理领域提供了一种高效、经济的解决方案。

关键设计：对于LoRA，关键在于确定LoRA模块在Grounding DINO中的最佳插入位置。对于OFA模型，BitFit仅微调模型的偏置项，而Adapters则在模型中插入额外的适配器层。具体的参数设置（如LoRA的秩、Adapter的维度等）需要根据实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用PEFT技术微调后的模型，在遥感视觉定位任务上取得了与SOTA模型相当甚至更优的性能，同时显著降低了计算成本。例如，使用LoRA微调Grounding DINO，或使用BitFit/Adapters微调OFA，均能在保证精度的前提下，大幅减少训练所需的GPU资源和时间。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于遥感图像分析领域，例如目标检测、变化检测、灾害评估等。通过高效的视觉定位，可以快速识别和定位感兴趣的地物目标，为城市规划、农业监测、环境保护等提供有力支持。未来，该方法有望应用于实时遥感数据处理，提升遥感图像分析的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Adapting pre-trained models has become an effective strategy in artificial intelligence, offering a scalable and efficient alternative to training models from scratch. In the context of remote sensing (RS), where visual grounding(VG) remains underexplored, this approach enables the deployment of powerful vision-language models to achieve robust cross-modal understanding while significantly reducing computational overhead. To address this, we applied Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT) techniques to adapt these models for RS-specific VG tasks. Specifically, we evaluated LoRA placement across different modules in Grounding DINO and used BitFit and adapters to fine-tune the OFA foundation model pre-trained on general-purpose VG datasets. This approach achieved performance comparable to or surpassing current State Of The Art (SOTA) models while significantly reducing computational costs. This study highlights the potential of PEFT techniques to advance efficient and precise multi-modal analysis in RS, offering a practical and cost-effective alternative to full model training.