轻量级高精度定位
采用精细化定位增强策略，将连续坐标回归与细粒度语义特征相结合，在遥感密集小目标场景下实现准确定位。
Peirong, Zhang · 张一丹 · Hui, Wu · 刘晓暄 · Hou, Yingyan · 王雷
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2025
LM-RSE是一个轻量级生成式模型，有效克服了现有模型体积过大的问题，提升了处理速度和效率。
通过边界框细化方法，将连续坐标预测从分类问题转化为回归优化，使定位精度更贴近真实差距。
通过细粒度语义集成策略，结合细粒度图像编码器和视觉语言语义处理层，增强了对复杂语言引用和密集小目标的捕捉能力。
在RSVGD数据集上取得了最先进的性能，并在类别引导定位任务中超越了GeoChat。