The Potential of Visual ChatGPT For Remote Sensing

要約

タイトル：リモートセンシングのためのVisual ChatGPTの可能性

要約：
– 自然言語処理(NLP)の最近の進歩には、深層学習ベースのコンピュータビジョン技術と組み合わせた大規模言語モデル(LLM)が含まれており、様々なタスクを自動化するために大きな潜在能力を示しています。
– 特に、ChatGPTのLLM能力をビジュアル計算と組み合わせたVisual ChatGPTというモデルは、効果的な画像解析を可能にする能力を持っています。
– 画像処理における画像のテキスト入力による処理能力は、異なる分野に革新をもたらす可能性があります。
– 本論文は初めて、GPTアーキテクチャに基づく最先端のLLMであるVisual ChatGPTの、リモートセンシング領域に関連する画像処理の可能性を調査しています。
– 現在の能力としては、Visual ChatGPTは画像のテキストの説明文の生成、Cannyエッジと直線検出、画像のセグメンテーションが可能です。
– これらは画像コンテンツに関する貴重な洞察を提供し、情報の解釈や抽出を容易にします。
– 我々は公開されている衛星画像のデータセット内でこれらの技術の適用可能性を探り、現在のモデルのリモートセンシング画像の扱いにおける限界を示し、課題と将来的な見通しを示しています。
– 今後の開発にはまだ早いものの、LLMとビジュアルモデルの組み合わせは、リモートセンシング画像処理を変革する可能性を持ち、この分野でアクセス可能で実践的な応用機会を創出すると考えています。

要約(オリジナル)

Recent advancements in Natural Language Processing (NLP), particularly in Large Language Models (LLMs), associated with deep learning-based computer vision techniques, have shown substantial potential for automating a variety of tasks. One notable model is Visual ChatGPT, which combines ChatGPT’s LLM capabilities with visual computation to enable effective image analysis. The model’s ability to process images based on textual inputs can revolutionize diverse fields. However, its application in the remote sensing domain remains unexplored. This is the first paper to examine the potential of Visual ChatGPT, a cutting-edge LLM founded on the GPT architecture, to tackle the aspects of image processing related to the remote sensing domain. Among its current capabilities, Visual ChatGPT can generate textual descriptions of images, perform canny edge and straight line detection, and conduct image segmentation. These offer valuable insights into image content and facilitate the interpretation and extraction of information. By exploring the applicability of these techniques within publicly available datasets of satellite images, we demonstrate the current model’s limitations in dealing with remote sensing images, highlighting its challenges and future prospects. Although still in early development, we believe that the combination of LLMs and visual models holds a significant potential to transform remote sensing image processing, creating accessible and practical application opportunities in the field.

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