arXiv cs.CV· Jingwen Huang, Yiming Fang, Hanxiao Wu, Boyuan He, Keyi Luo·· 2 小时前AI 评分22
TerraAgent：基于演示的多智能体推理，用于长上下文遥感视觉问答
TerraAgent: Demonstration-Grounded Multi-Agent Reasoning for Long-Context Remote Sensing Visual Question Answering
AI 导读
AVA 是一个免训练框架，通过 GDR、MACE、CVA 三个模块为冻结的遥感多模态大模型增强推理能力。在 RSVQA-LR/HR、VRSBench 和 LHRS-Bench 上，AVA 平均准确率最高提升 2.40 分，视觉依赖分从 0.28 升至 0.49，纯先验回答率从 46.2% 降至 21.7%，幻觉率从 17.1% 降至 9.8%，成本为单次骨干前向的 2.6 倍且无需微调。
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