Delineate Anything v2: フィールド区画のためのグローバル基盤モデル

要旨

大規模な農業用圃場境界の正確な抽出は、食料安全保障、サプライチェーンの透明性、および炭素会計の基盤となる課題である。SAMのようなビジョン基盤モデルは顕著なゼロショット能力を示すものの、トポロジーの複雑さ、農地のテクスチャパターン、物理的なスケール認識の欠如により、地理空間領域ではしばしば失敗する。本研究では、広域圃場境界マッピングに特化して設計された、グローバルにスケーラブルな基盤モデル「Delineate Anything v2」を提案する。我々は、61カ国を網羅する7300万インスタンスのマルチ解像度データセット「FBIS-73M」を構築した。多圃場の行政区域ポリゴン融合という広範な問題に対処するため、解像度特化型データキュレーションパイプラインを導入し、トポロジカルな画像空間適応を活用して融合ポリゴンを均質化し、弱い物理境界を強化する。さらに、100カ国をカバーする新規の手動キュレーション評価ベンチマークを確立し、独立したゼロショット汎化性能を評価する。実験結果から、Delineate Anything v2は現行の最先端手法（Delineate Anythingフレームワークを含む）を0.284 mAP@0.5（+103.3%の相対利得）で上回り、かつ消費者向けワークステーション上でのウクライナ全国マッピング（603,000 km²）を5.4時間で完了するなど、国家・全球規模での迅速な展開に適した実行速度を維持することを示す。コード、学習済み重み、FBIS-73Mデータセット、および即利用可能な国家規模ベクトル境界プロダクトは、https://github.com/Lavreniuk/Delineate-Anything で公開されている。

English

Accurate agricultural field boundary delineation at large scale is a foundational task for food security, supply chain transparency, and carbon accounting. While vision foundation models like SAM show remarkable zero-shot capabilities, they frequently fail in geospatial domains due to topological complexity, cropland texturing patterns, and a lack of physical scale awareness. In this work, we introduce Delineate Anything v2, a globally scalable foundation model designed specifically for wide-area field boundary mapping. We construct FBIS-73M, a 73-million-instance multi-resolution dataset spanning 61 countries. To address the pervasive issue of multi-field administrative parcel merging, we introduce a resolution-specific data curation pipeline that leverages topological image-space adaptation to homogenize merged parcels and strengthen weak physical boundaries. Furthermore, we establish a novel, manually curated evaluation benchmark covering 100 countries to assess independent zero-shot generalization. Our results show that Delineate Anything v2 surpasses the current state-of-the-art, including the Delineate Anything framework, by 0.284 mAP@0.5 (+103.3% relative gain), while maintaining execution speeds suitable for rapid national- and global-scale deployment, as demonstrated by nationwide mapping of Ukraine (603,000 km^2) in 5.4 hours on a consumer-grade workstation. Code, pre-trained weights, the FBIS-73M dataset, and ready-to-use national-scale vector boundary products are publicly available at https://github.com/Lavreniuk/Delineate-Anything.