近日，意大利特伦托大学、德国柏林工业大学及慕尼黑工业大学的研究团队联合推出了开源多模态大模型 EarthMind，该模型旨在高效分析和理解复杂的地球观测数据。这一创新的模型能够处理多粒度和多传感器的地球观测信息，为自然灾害监测和城市发展规划等领域提供了重要的决策依据。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
地球观测图像通常涉及复杂场景和多样目标，如建筑物、道路及自然地形等，这些都使得模型在进行像素级理解时面临重大挑战。为了克服这一难题，EarthMind 引入了空间注意力提示（SAP）模块。SAP 的设计理念是通过显式提取和重新分配注意力，将模型的关注点引导到与查询对象相关的区域。推理过程中，SAP 计算分割令牌与图像令牌之间的交叉注意力图，从而识别模型对目标区域的关注程度，并通过与真实标注掩码的比较来调整注意力分布，使模型逐步学会如何在复杂图像中准确定位目标。
除了像素级理解，EarthMind 还针对地球观测数据的多模态性进行了深度融合。光学影像（如 RGB 和多光谱）与合成孔径雷达(SAR)是两种常见传感器模态，它们各有优劣。EarthMind 的跨模态融合模块通过模态对齐和模态互注意力两大步骤，确保不同模态的数据能够在统一的语义框架下进行有效交互。
在模态对齐阶段，模型利用在线对比学习策略将非光学特征与光学特征空间对齐，确保不同模态特征映射到同一语义空间中。在模态互注意力阶段，模型通过提取每个模态的邻域感知特征并计算跨模态重要性权重，灵活调整对不同模态数据的依赖程度，从而实现更加鲁棒的多模态理解。
EarthMind 还具备多粒度理解能力，通过视觉编码器、区域编码器和分割编码器分别处理图像级、区域级和像素级任务。这些编码器生成的特征被投影到共享语言空间，使模型能在不同粒度任务之间有效互动。例如，模型可以在图像级任务中进行场景分类，在区域级任务中识别特定对象，而在像素级任务中进行精确的目标分割。
EarthMind 的推出为地球观测数据分析带来了新的突破，未来将为各类相关应用提供强有力的支持。
划重点:
🌍 EarthMind 是一个开源多模态大模型，专门处理复杂的地球观测数据。
🧠 引入空间注意力提示（SAP）模块，提升像素级理解的精准度。
🔄 通过跨模态融合和多粒度理解，EarthMind 实现了不同传感器数据的有效整合与分析。
