2025年1月，北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)院數(shù)據(jù)流體團(tuán)隊(duì)研發(fā)出首個(gè)視覺(jué)提示遙感多模態(tài)大模型，相關(guān)成果以“EarthMarker: A Visual Prompting Multi-modal Large Language Model for Remote Sensing”為題，發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)》。

EarthMarker為遙感通用大模型EarthGPT的延續(xù)，首次實(shí)現(xiàn)了遙感領(lǐng)域中基于視覺(jué)提示的多模態(tài)大模型，支持多粒度的視覺(jué)提示和自然語(yǔ)言聯(lián)合提示，實(shí)現(xiàn)了多粒度解譯遙感圖像，并可靈活切換遙感圖像解譯粒度，如圖像、區(qū)域和點(diǎn)粒度。此外，本文提出了首個(gè)遙感視覺(jué)提示大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集，包含約365萬(wàn)多模態(tài){圖像-點(diǎn)-文本}和{圖像-區(qū)域-文本}配對(duì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集已全部開(kāi)源。

EarthMarker可完成復(fù)雜視覺(jué)推理任務(wù)，尤其在遙感目標(biāo)關(guān)系分析任務(wù)中性能超越GPT-4V。如圖1所示，EarthMarker展示出驚人的分析能力：其首先總結(jié)了視覺(jué)提示所標(biāo)識(shí)區(qū)域分別為機(jī)場(chǎng)環(huán)境中的不同要素, 接著對(duì)相同類別的區(qū)域進(jìn)行了聚類分析，并推理出這些標(biāo)注區(qū)域在機(jī)場(chǎng)環(huán)境中的不同功能。

圖1 EarthMarker完成復(fù)雜推理任務(wù)：遙感關(guān)鍵標(biāo)關(guān)系分析（黃色高亮部分表示錯(cuò)誤）

綜合來(lái)講，EarthMarker具備多才多藝的能力。如圖2所示，EarthMarker可實(shí)現(xiàn)多粒度（如圖像級(jí)、區(qū)域級(jí)和點(diǎn)級(jí)）遙感圖像解譯，擅長(zhǎng)于各種視覺(jué)任務(wù)，包括場(chǎng)景分類、指定對(duì)象分類、圖像描述、關(guān)系分析等。

圖2 EarthMarker具備多粒度遙感圖像解譯能力，可實(shí)現(xiàn)多任務(wù)推理

EarthMarker的總體架構(gòu)如圖3所示，提出了一種共享視覺(jué)編碼機(jī)制，以增強(qiáng)視覺(jué)提示、整體圖像和文本指令之間的交互理解。此外，文中設(shè)計(jì)了跨域三階段學(xué)習(xí)策略，使得EarthMarker具備了空間感知和聯(lián)合指令跟隨能力。該研究貢獻(xiàn)了視覺(jué)和語(yǔ)言聯(lián)合提示多模態(tài)理解框架，并構(gòu)建遙感多模態(tài)聯(lián)合提示指令數(shù)據(jù)集，展示出了極大的應(yīng)用潛力。

圖3 EarthMarker總體架構(gòu)

EarthMarker更多信息詳見(jiàn)：

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10817639

開(kāi)源鏈接：https://github.com/wivizhang/EarthMarker

同系列模型：

EarthGPT：國(guó)內(nèi)首個(gè)遙感大模型，100萬(wàn)圖文指令數(shù)據(jù)集已全部開(kāi)源！

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10547418

開(kāi)源鏈接：https://github.com/wivizhang/EarthGPT

Popeye：首個(gè)海洋船舶視覺(jué)語(yǔ)言模型

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10738390