Multimodal Interpretation of Remote Sensing Images: Dynamic Resolution Input Strategy and Multi-scale Vision-Language Alignment Mechanism
作者: Siyu Zhang, Ying Chen, Lianlei Shan, Runhe Qiu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-29
💡 一句话要点
提出DRIS和MS-VLAM，用于提升遥感图像多模态融合的效率和语义理解精度。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 遥感图像 多模态融合 视觉-语言模型 动态分辨率 多尺度对齐 图像描述 跨模态检索
📋 核心要点
- 现有遥感图像多模态融合方法在固定分辨率下难以平衡效率与细节，且单尺度对齐缺乏语义层级。
- 提出动态分辨率输入策略（DRIS）和多尺度视觉-语言对齐机制（MS-VLAM）来提升效率和语义理解精度。
- 在RS-GPT4V数据集上，该框架在图像描述和跨模态检索任务中显著提高了语义理解精度和计算效率。
📝 摘要（中文）
本研究针对遥感图像多模态融合中固定分辨率难以兼顾效率与细节、单尺度对齐缺乏语义层级的问题，提出了一个融合动态分辨率输入策略（DRIS）和多尺度视觉-语言对齐机制（MS-VLAM）的视觉-语言模型（VLM）框架。DRIS采用由粗到精的方法，根据图像内容的复杂性自适应地分配计算资源，从而在保留关键细粒度特征的同时，减少冗余计算开销。MS-VLAM构建了一个涵盖对象、局部区域和全局层面的三层对齐机制，系统地捕获跨模态语义一致性，并缓解语义错位和粒度不平衡的问题。在RS-GPT4V数据集上的实验结果表明，所提出的框架显著提高了图像描述和跨模态检索等任务中的语义理解精度和计算效率。与传统方法相比，在图像描述的BLEU-4和CIDEr指标以及跨模态检索的R@10指标上均取得了优异的性能。该技术框架为构建高效、鲁棒的多模态遥感系统提供了一种新方法，为智能遥感解译的工程应用奠定了理论基础，并提供了技术指导。
🔬 方法详解
问题定义：遥感图像的多模态融合旨在克服单源数据的局限性，提高地表信息提取的准确性。然而，现有方法通常采用固定分辨率的图像输入，无法根据图像内容的复杂性自适应地调整计算资源，导致计算效率低下或细节信息丢失。此外，单尺度的视觉-语言对齐机制缺乏对语义层级的考虑，容易出现语义错位和粒度不平衡的问题。
核心思路：论文的核心思路是设计一个能够自适应调整输入分辨率并进行多尺度语义对齐的视觉-语言模型。通过动态调整分辨率，可以在保证关键细节信息的同时减少计算冗余。通过多尺度对齐，可以更全面地捕捉跨模态的语义关联，从而提高语义理解的准确性。
技术框架：该框架主要包含两个核心模块：动态分辨率输入策略（DRIS）和多尺度视觉-语言对齐机制（MS-VLAM）。DRIS首先对输入图像进行粗略分析，根据图像复杂度确定合适的分辨率。然后，MS-VLAM在对象、局部区域和全局三个层面上进行视觉和语言特征的对齐。最后，融合后的特征用于完成下游任务，如图像描述和跨模态检索。
关键创新：该论文的关键创新在于DRIS和MS-VLAM的结合。DRIS能够自适应地调整输入分辨率，从而在效率和细节之间取得平衡。MS-VLAM则通过多尺度对齐，更全面地捕捉跨模态的语义关联，解决了语义错位和粒度不平衡的问题。与现有方法相比，该框架能够更有效地利用计算资源，并提高语义理解的准确性。
关键设计：DRIS的具体实现可能涉及图像分割、显著性检测等技术，用于评估图像的复杂度。MS-VLAM的具体实现可能采用多层Transformer结构，分别提取对象、局部区域和全局层面的视觉和语言特征，并使用对比学习等方法进行对齐。损失函数的设计需要考虑不同尺度的对齐损失，并进行加权平均。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在RS-GPT4V数据集上取得了显著的性能提升。在图像描述任务中，BLEU-4和CIDEr指标均优于传统方法。在跨模态检索任务中，R@10指标也得到了显著提升。这些结果表明，该框架能够有效地提高遥感图像多模态融合的效率和语义理解精度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于环境监测、城市规划、灾害评估等领域。通过更准确地理解遥感图像中的信息，可以为相关决策提供更可靠的依据。例如，在环境监测中，可以利用该技术监测植被覆盖变化、水体污染等情况。在城市规划中，可以用于分析城市扩张、土地利用等问题。在灾害评估中，可以快速评估灾情，为救援工作提供支持。未来，该技术有望与无人机、卫星等平台结合，实现更广泛的应用。
📄 摘要（原文）
Multimodal fusion of remote sensing images serves as a core technology for overcoming the limitations of single-source data and improving the accuracy of surface information extraction, which exhibits significant application value in fields such as environmental monitoring and urban planning. To address the deficiencies of existing methods, including the failure of fixed resolutions to balance efficiency and detail, as well as the lack of semantic hierarchy in single-scale alignment, this study proposes a Vision-language Model (VLM) framework integrated with two key innovations: the Dynamic Resolution Input Strategy (DRIS) and the Multi-scale Vision-language Alignment Mechanism (MS-VLAM).Specifically, the DRIS adopts a coarse-to-fine approach to adaptively allocate computational resources according to the complexity of image content, thereby preserving key fine-grained features while reducing redundant computational overhead. The MS-VLAM constructs a three-tier alignment mechanism covering object, local-region and global levels, which systematically captures cross-modal semantic consistency and alleviates issues of semantic misalignment and granularity imbalance.Experimental results on the RS-GPT4V dataset demonstrate that the proposed framework significantly improves the accuracy of semantic understanding and computational efficiency in tasks including image captioning and cross-modal retrieval. Compared with conventional methods, it achieves superior performance in evaluation metrics such as BLEU-4 and CIDEr for image captioning, as well as R@10 for cross-modal retrieval. This technical framework provides a novel approach for constructing efficient and robust multimodal remote sensing systems, laying a theoretical foundation and offering technical guidance for the engineering application of intelligent remote sensing interpretation.