MMRS - 多模态遥感指令跟随数据集|多模态学习数据集|遥感数据集

MMRS数据集，包含了100万多个图像-文本对，涵盖了分类、检测、图像描述、VQA、视觉定位等多个任务，并包括光学、红外和SAR三种视觉模态。该数据集旨在促进遥感领域中MLLMs的持续发展。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

MMRS-1M数据集的构建基于34个现有的多样化遥感数据集，涵盖光学、合成孔径雷达（SAR）和红外等多传感器图像。通过精心筛选和转换，该数据集包含了超过100万张图像-文本对，旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）在遥感领域专业知识不足的问题。构建过程中，首先对原始数据进行清洗和标准化，然后通过视觉增强感知机制和跨模态互理解方法，将图像和文本信息进行深度融合，最终形成一个统一的多任务指令跟随格式。

特点

MMRS-1M数据集的显著特点在于其大规模、多模态和多传感器的特性。它不仅包含了丰富的图像-文本对，还涵盖了多种遥感任务，如场景分类、图像描述、区域级描述、视觉问答（VQA）、视觉定位和目标检测等。此外，该数据集的构建考虑了遥感图像的独特视觉模态和地理特征，有效弥补了现有MLLMs在遥感领域的知识短板，推动了MLLMs在该领域的发展。

使用方法

MMRS-1M数据集适用于训练和评估多模态大语言模型在遥感领域的应用。研究人员可以通过该数据集进行多任务学习，提升模型在遥感图像理解、视觉问答和目标检测等任务上的性能。使用时，建议结合视觉增强感知机制和跨模态互理解方法，以最大化数据集的潜力。此外，数据集的开放性也鼓励研究者进行创新性实验，探索更多可能的应用场景和模型优化策略。

背景与挑战

背景概述

MMRS - 多模态遥感指令跟随数据集，由北京理工大学的先进多学科科学研究所于2024年创建，主要研究人员包括Wei Zhang、Miaoxin Cai、Tong Zhang、Yin Zhuang和Xuerui Mao。该数据集的核心研究问题是如何在遥感领域中统一多传感器图像的理解任务，包括场景分类、图像描述、区域级描述、视觉问答（VQA）、视觉定位和目标检测等。MMRS-1M数据集的构建填补了多模态大语言模型（MLLMs）在遥感领域应用的空白，通过整合光学、合成孔径雷达（SAR）和红外等多种传感器图像，促进了MLLMs在遥感领域的应用和发展。

当前挑战

MMRS数据集面临的挑战主要有两方面：一是解决多模态大语言模型在遥感领域应用中的专家知识缺乏问题，二是构建过程中需要整合和标准化来自34个不同遥感数据集的图像-文本对，这要求高度的数据处理和标注一致性。此外，遥感图像与自然图像在成像条件、环境、尺度和物体视角等方面存在显著差异，这为MLLMs在遥感领域的应用带来了技术挑战。MMRS数据集的构建旨在通过提供大规模、多传感器、多模态的指令跟随数据，推动MLLMs在遥感领域的进一步研究和应用。

常用场景

经典使用场景

MMRS数据集在多模态遥感指令跟随任务中展现了其经典应用场景。该数据集通过整合光学、合成孔径雷达（SAR）和红外等多种传感器图像，支持广泛的遥感图像理解任务，如场景分类、图像描述、区域级描述、视觉问答（VQA）、视觉定位和目标检测。这些任务的统一指令调优方法使得EarthGPT模型能够在多传感器和多任务的遥感图像理解中表现出色。

实际应用

MMRS数据集在实际应用中具有广泛的前景。它不仅支持遥感图像的智能分析和决策，还为灾害监测、城市规划、农业管理等领域提供了强大的数据支持。通过EarthGPT模型的多模态理解和推理能力，可以实现对遥感图像的精细化处理和高效利用，提升遥感技术在实际应用中的价值和效率。

衍生相关工作

MMRS数据集的构建和EarthGPT模型的提出，催生了大量相关研究工作。这些工作包括但不限于多模态遥感图像理解模型的优化、多任务学习策略的探索、以及多传感器数据融合技术的研究。此外，MMRS数据集还激发了对遥感领域专用MLLMs的进一步开发，推动了遥感图像处理技术的整体进步。