EagleVision: Object-level Attribute Multimodal LLM for Remote Sensing

📄 arXiv: 2503.23330v1 📥 PDF

作者: Hongxiang Jiang, Jihao Yin, Qixiong Wang, Jiaqi Feng, Guo Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-30

备注: Under Review

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EagleVision，一种面向遥感图像对象级属性理解的多模态大语言模型。

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

关键词: 遥感图像 多模态大语言模型 目标检测 属性理解 指令微调 视觉-语言对齐 属性解耦

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在遥感图像中面临高分辨率和小目标占比的挑战，难以进行精确定位和细粒度属性描述。
  2. EagleVision通过属性解耦模块学习解耦的视觉tokens，从而更好地表达遥感图像中不同对象的属性。
  3. 构建了大规模遥感图像对象属性理解数据集EVAttrs-95K和评估基准EVBench，实验证明了EagleVision的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出EagleVision，一种专为遥感图像设计的MLLM，擅长目标检测和属性理解。针对遥感图像中高分辨率和小目标占比的挑战，现有MLLM难以胜任以对象为中心的任务，尤其是在精确定位和细粒度属性描述方面。EagleVision配备了属性解耦模块，学习解耦的视觉tokens来表达不同的属性。为了支持对象级别的视觉-语言对齐，构建了EVAttrs-95K，这是遥感领域首个大规模对象属性理解数据集，用于指令微调，并提出了新的评估基准EVBench。实验表明，EagleVision在细粒度目标检测和目标属性理解任务上均取得了最先进的性能，突出了MLLM中检测和理解能力之间的相互促进作用。

🔬 方法详解

问题定义：遥感图像中的目标检测和属性理解任务面临着高分辨率、小目标占比以及目标属性细粒度等挑战。现有的多模态大语言模型（MLLMs）在处理这些任务时，往往只能提供粗略的图像理解，无法精确定位目标并准确描述其属性，导致在实际应用中效果不佳。因此，需要一种能够有效处理遥感图像特点，并具备强大目标检测和属性理解能力的MLLM。

核心思路：EagleVision的核心思路是构建一个专门针对遥感图像的MLLM，通过引入属性解耦模块来学习解耦的视觉tokens，从而更好地表达不同目标的属性。同时，构建大规模的遥感图像对象属性理解数据集，用于指令微调，提升模型在目标检测和属性理解方面的性能。这种设计旨在实现检测和理解能力的相互促进，从而提高模型在实际遥感应用中的效果。

技术框架：EagleVision的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：用于提取遥感图像的视觉特征。2) 属性解耦模块：用于学习解耦的视觉tokens，表达不同的目标属性。3) 语言模型：用于生成目标检测和属性描述的文本。4) 指令微调模块：使用EVAttrs-95K数据集进行微调，提升模型性能。整个流程是，首先通过视觉编码器提取图像特征，然后通过属性解耦模块学习属性表示，最后利用语言模型生成相应的文本描述。

关键创新：EagleVision的关键创新点在于以下几个方面：1) 提出了属性解耦模块，能够有效学习遥感图像中不同目标的属性表示。2) 构建了大规模的遥感图像对象属性理解数据集EVAttrs-95K，为指令微调提供了数据支持。3) 提出了新的评估基准EVBench，用于评估模型在遥感图像目标检测和属性理解方面的性能。与现有方法相比，EagleVision能够更准确地检测目标并描述其属性，从而在遥感应用中取得更好的效果。

关键设计：属性解耦模块的具体实现细节（例如，网络结构、损失函数等）在论文中未明确说明，属于未知信息。EVAttrs-95K数据集的构建细节，例如数据增强方法、标注规范等，也需要参考论文原文或开源代码。同样，EVBench评估基准的具体指标和评估流程也需要进一步查阅相关资料。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EagleVision在细粒度目标检测和目标属性理解任务上均取得了state-of-the-art的性能。具体性能数据和对比基线需要在论文原文或开源代码中查找。论文强调了检测和理解能力之间的相互促进作用，表明EagleVision在提升遥感图像智能解译方面具有显著优势。

🎯 应用场景

EagleVision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。通过精确定位和理解遥感图像中的目标，可以为决策者提供更准确、更全面的信息支持，从而提高决策效率和质量。未来，EagleVision有望成为遥感图像智能解译的重要工具。

📄 摘要（原文）

Recent advances in multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated impressive results in various visual tasks. However, in remote sensing (RS), high resolution and small proportion of objects pose challenges to existing MLLMs, which struggle with object-centric tasks, particularly in precise localization and fine-grained attribute description for each object. These RS MLLMs have not yet surpassed classical visual perception models, as they only provide coarse image understanding, leading to limited gains in real-world scenarios. To address this gap, we establish EagleVision, an MLLM tailored for remote sensing that excels in object detection and attribute comprehension. Equipped with the Attribute Disentangle module, EagleVision learns disentanglement vision tokens to express distinct attributes. To support object-level visual-language alignment, we construct EVAttrs-95K, the first large-scale object attribute understanding dataset in RS for instruction tuning, along with a novel evaluation benchmark, EVBench. EagleVision achieves state-of-the-art performance on both fine-grained object detection and object attribute understanding tasks, highlighting the mutual promotion between detection and understanding capabilities in MLLMs. The code, model, data, and demo will be available at https://github.com/XiangTodayEatsWhat/EagleVision.