델리니에이트 애니씽 v2: 필드 구획을 위한 글로벌 기초 모델

초록

대규모 농업 필지 경계 정밀 추출은 식량 안보, 공급망 투명성 및 탄소 회계를 위한 기초 과제이다. SAM과 같은 비전 기반 모델은 놀라운 제로샷 성능을 보여주지만, 위상학적 복잡성, 경작지 질감 패턴 및 물리적 규모 인식 부족으로 인해 지리공간 분야에서 빈번히 실패한다. 본 연구에서는 광역 필지 경계 매핑을 위해 특별히 설계된 전 세계적으로 확장 가능한 기반 모델인 Delineate Anything v2를 소개한다. 우리는 61개국에 걸친 7300만 개 인스턴스의 다중 해상도 데이터셋 FBIS-73M을 구축한다. 다중 필지 행정 구역 병합의 만연한 문제를 해결하기 위해 위상적 영상 공간 적응을 활용하여 병합된 필지를 균질화하고 약한 물리적 경계를 강화하는 해상도별 데이터 큐레이션 파이프라인을 도입한다. 또한, 100개국을 포괄하는 독립적인 제로샷 일반화 성능 평가를 위한 수동 큐레이션 벤치마크를 새롭게 구축한다. 실험 결과, Delineate Anything v2는 Delineate Anything 프레임워크를 포함한 최신 기법 대비 mAP@0.5 기준 0.284 포인트 향상(+103.3% 상대적 성능 향상)을 달성했으며, 소비자급 워크스테이션에서 5.4시간 내에 우크라이나 전역(603,000 km²)을 매핑한 사례에서 확인된 바와 같이 신속한 국가 및 글로벌 규모 배포에 적합한 실행 속도를 유지한다. 코드, 사전 학습 가중치, FBIS-73M 데이터셋 및 즉시 사용 가능한 국가 규모 벡터 경계 제품은 https://github.com/Lavreniuk/Delineate-Anything에서 공개적으로 제공된다.

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.