본 논문은 원격 감지 분야에서 사전 정의된 범주를 넘어서는 이미지 분할 문제를 해결하기 위해 새로운 개방형 어휘 이미지 분할(OVS) 방법인 AerOSeg를 제안합니다. 기존 OVS 방법들이 자연 이미지에 초점을 맞춰 원격 감지 데이터의 특징(스케일 변화, 방향 변화, 복잡한 장면 구성)을 고려하지 못하는 점을 해결하기 위해, 다중 회전된 입력 이미지와 도메인 특정 프롬프트를 사용하여 강력한 이미지-텍스트 상관 관계 특징을 계산합니다. Segment Anything Model(SAM)의 특징을 활용하여 공간적 정제를 수행하고, 의미론적 역투영 모듈과 손실 함수를 통해 SAM의 의미론적 정보를 분할 파이프라인 전체에 원활하게 전파합니다. 마지막으로 다중 스케일 어텐션 인식 디코더를 사용하여 최종 분할 맵을 생성합니다. iSAID, DLRSD, OpenEarthMap 세 가지 벤치마크 원격 감지 데이터셋에서 실험을 통해 기존 최첨단 OVS 방법보다 평균 2.54 h-mIoU 향상을 달성함을 보여줍니다.
