SARVLM: A Vision Language Foundation Model for Semantic Understanding and Target Recognition in SAR Imagery

📄 arXiv: 2510.22665v2 📥 PDF

作者: Qiwei Ma, Zhiyu Wang, Wang Liu, Xukun Lu, Bin Deng, Puhong Duan, Xudong Kang, Shutao Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-26 (更新: 2025-11-26)

备注: 11 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出SARVLM：面向SAR图像语义理解和目标识别的视觉语言基础模型

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

关键词: SAR图像 视觉语言模型 多模态学习 领域迁移 语义理解

📋 核心要点

  1. 现有SAR基础模型侧重低级视觉特征，忽略了多模态对齐和零样本目标识别。
  2. 提出SARVLM，通过领域迁移训练策略和视觉-语言对比学习，连接SAR图像和文本描述。
  3. 实验表明，SARVLM在多个任务上优于现有VLM，提升了SAR图像的语义理解能力。

📝 摘要（中文）

合成孔径雷达(SAR)因其全天候能力成为重要的成像方式。尽管自监督学习和掩码图像建模(MIM)的最新进展推动了SAR基础模型的发展，但这些方法主要强调低级视觉特征，往往忽略了SAR图像中的多模态对齐和零样本目标识别。为了解决这个问题，我们构建了SARVLM-1M，一个包含超过一百万图像-文本对的大规模视觉语言数据集，这些数据来自现有数据集的聚合。我们进一步提出了一种领域迁移训练策略，以减轻自然图像和SAR图像之间的巨大差距。在此基础上，我们开发了SARVLM，这是第一个专为SAR定制的视觉语言基础模型(VLM)，包含SARCLIP和SARCap。SARVLM在提出的领域迁移策略下，通过视觉-语言对比目标进行训练，从而桥接了SAR图像和文本描述。在图像文本检索、零样本分类、语义定位和图像字幕生成方面的大量实验表明，SARVLM提供了卓越的特征提取和解释能力，优于最先进的VLM，并推动了SAR语义理解。

🔬 方法详解

问题定义：现有SAR图像处理方法，特别是基于自监督学习和掩码图像建模的基础模型，虽然在提取低级视觉特征方面有所进展，但缺乏对SAR图像与文本描述之间语义关联的建模能力，导致在多模态任务（如图像文本检索、零样本分类）和高层次语义理解方面表现不足。现有方法难以有效利用文本信息来提升SAR图像的理解和识别能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个视觉语言基础模型（VLM），通过大规模的SAR图像-文本对数据进行训练，学习SAR图像与文本描述之间的对应关系。通过领域迁移训练策略，缓解自然图像和SAR图像之间的领域差异，使得模型能够更好地理解SAR图像的语义信息。利用视觉-语言对比学习，使得模型能够将SAR图像和文本嵌入到同一个语义空间中，从而实现多模态任务的有效处理。

技术框架：SARVLM包含两个主要模块：SARCLIP和SARCap。SARCLIP负责学习SAR图像和文本的联合嵌入表示，通过对比学习最大化匹配图像-文本对的相似度，最小化不匹配对的相似度。SARCap是一个图像字幕生成模型，用于生成SAR图像的文本描述。整体训练流程包括：1) 构建大规模SAR图像-文本数据集SARVLM-1M；2) 使用领域迁移训练策略预训练SARCLIP；3) 使用预训练的SARCLIP初始化SARCap，并进行微调。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了大规模SAR图像-文本数据集SARVLM-1M，为SAR视觉语言模型的训练提供了数据基础；2) 提出了领域迁移训练策略，有效缓解了自然图像和SAR图像之间的领域差异；3) 开发了SARVLM，这是第一个专为SAR定制的视觉语言基础模型，能够有效处理多模态SAR图像理解任务。与现有方法相比，SARVLM能够更好地利用文本信息来提升SAR图像的语义理解能力。

关键设计：领域迁移训练策略的具体实现方式未知，论文中可能没有详细描述。视觉-语言对比学习的损失函数通常采用InfoNCE损失。SARCLIP和SARCap的具体网络结构未知，但推测可能采用了Transformer架构。SARVLM-1M数据集的构建细节未知，包括数据来源、清洗和标注方法等。

📊 实验亮点

实验结果表明，SARVLM在图像文本检索、零样本分类、语义定位和图像字幕生成等任务上均取得了显著的性能提升，优于现有的视觉语言模型。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出SARVLM提供了卓越的特征提取和解释能力，并推动了SAR语义理解。

🎯 应用场景

SARVLM在遥感图像分析、目标检测与识别、环境监测、灾害评估等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于自动识别SAR图像中的舰船、建筑物等目标，辅助进行海洋监视和城市规划。在灾害发生时，可以快速分析SAR图像，评估受灾情况，为救援工作提供支持。未来，SARVLM有望成为SAR图像智能解译的重要工具，推动遥感领域的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Synthetic Aperture Radar (SAR) is a crucial imaging modality thanks to its all-weather capability. Although recent advances in self-supervised learning and masked image modeling (MIM) have enabled SAR foundation models, these methods largely emphasize low-level visual features and often overlook multimodal alignment and zero-shot target recognition in SAR imagery. To address this, we construct SARVLM-1M, a large-scale vision-language dataset with over one million image-text pairs aggregated from existing datasets. We further propose a domain transfer training strategy to mitigate the large gap between natural and SAR imagery. Building on this, we develop SARVLM, the first vision language foundation model (VLM) tailored to SAR, comprising SARCLIP and SARCap. SARVLM is trained with a vision-language contrastive objective under the proposed domain transfer strategy, bridging SAR imagery and textual descriptions. Extensive experiments on image text retrieval, zero-shot classification, semantic localization, and imagery captioning demonstrate that SARVLM delivers superior feature extraction and interpretation, outperforming state-of-the-art VLMs and advancing SAR semantic understanding. Code and datasets will be released soon.