要約
自然言語処理 (NLP)、特に深層学習ベースのコンピューター ビジョン技術に関連する大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、さまざまなタスクを自動化する大きな可能性が示されています。
注目すべきモデルの 1 つは Visual ChatGPT です。これは、ChatGPT の LLM 機能とビジュアル計算を組み合わせて、効果的な画像分析を可能にします。
テキスト入力に基づいて画像を処理するモデルの機能は、さまざまな分野に革命をもたらす可能性があります。
ただし、リモート センシング領域での応用はまだ解明されていません。
これは、リモート センシング領域に関連する画像処理の側面に取り組むための、GPT アーキテクチャに基づいた最先端の LLM である Visual ChatGPT の可能性を検証する最初の論文です。
現在の機能の中で、Visual ChatGPT は、画像のテキストによる説明を生成し、鋭いエッジと直線の検出を実行し、画像のセグメンテーションを実行できます。
これらは画像コンテンツに関する貴重な洞察を提供し、情報の解釈と抽出を容易にします。
公的に利用可能な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調査することで、リモート センシング画像の処理における現在のモデルの限界を実証し、その課題と将来の見通しを強調します。
まだ開発初期段階ではありますが、LLM とビジュアル モデルの組み合わせには、リモート センシング画像処理を変革し、現場でアクセスしやすく実用的なアプリケーションの機会を生み出す大きな可能性があると考えています。
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.
arxiv情報
| 著者 | Lucas Prado Osco,Eduardo Lopes de Lemos,Wesley Nunes Gonçalves,Ana Paula Marques Ramos,José Marcato Junior |
| 発行日 | 2023-07-05 14:09:09+00:00 |
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