衛星画像の時系列変化説明に向けたLVLMの比較

衛星画像から時系列変化を説明することは，都市計画や環境モニタリングなどにおいて重要である．しかし，データセットの人手構築には高いコストがかかる．この課題に対処するため，本研究では，衛星画像を用いた時系列変化の説明生成に焦点を当て，Large-scaleVision-LanguageModels(LVLMs)によって生成された時系列変化説明を比較する．実験では，複数のモデルとPromptingを検証し，生成された説明における正解センテンス中の単語網羅率，説明の忠実性と情報性などを評価した．その結果，網羅性においてはLLaVA-1.5，忠実性と情報性においてはGPT-4-vision-previewに衛星画像を直接入力する手法が最も有効であることを確認した．