东京大学 发布 DVL-Suite 数据集, 应用在 城市动态分析、遥感影像分析 领域

东京大学 本次发布的数据集 DVL-Suite, DVL-Suite是一个用于分析长期城市动态的综合性框架，通过远程遥感影像实现。该套件包含从2005年到2023年美国42个主要城市的15063张高分辨率（1.0m）多时相图像。DVL-Suite分为两个部分：DVL-Bench和DVL-Instruct。DVL-Bench包括七个城市理解任务，从基础变化检测（像素级）到定量分析（区域级）和综合城市叙事（场景级），涵盖了城市扩张/转变模式、灾害评估和环境挑战等多种城市动态。DVL-Instruct是一个专门的指令调整数据集，旨在增强模型在多时相地球观测方面的能力。基于此数据集，我们开发了DVLChat，这是一个能够进行图像级问答和像素级分割的基线模型，通过语言交互促进对城市动态的全面理解。

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