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Dataset and Evaluation Benchmark for Large Vision Language Models in Remote Sensing
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内容提要
本研究提出了高质量的远程感知视觉语言模型数据集DDFAV，并研发了RSPOPE评估方法，以解决LVLMs在远程感知任务中的表现不足和数据集不足的问题。
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关键要点
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本研究提出了高质量的远程感知视觉语言模型数据集DDFAV。
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研发了RSPOPE评估方法，以解决LVLMs在远程感知任务中的表现不足和数据集不足的问题。
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通过数据增强和数据混合策略，提升了远程感知LVLMs的性能。
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该工作为远程感知任务中LVLMs提供了新的数据支持和评估标准。
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