論文の概要: Multimodal Deep Learning for Scientific Imaging Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12460v2
• Date: Mon, 25 Sep 2023 23:11:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 17:05:10.164192
• Title: Multimodal Deep Learning for Scientific Imaging Interpretation
• Title（参考訳）: 科学画像解釈のためのマルチモーダル深層学習
• Authors: Abdulelah S. Alshehri, Franklin L. Lee, Shihu Wang
• Abstract要約: 本研究では,SEM(Scanning Electron Microscopy)画像と人間のような相互作用を言語的にエミュレートし,評価するための新しい手法を提案する。 本稿では,ピアレビュー記事から収集したテキストデータとビジュアルデータの両方から洞察を抽出する。 我々のモデル (GlassLLaVA) は, 正確な解釈, 重要な特徴の同定, 未確認のSEM画像の欠陥の検出に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the domain of scientific imaging, interpreting visual data often demands an intricate combination of human expertise and deep comprehension of the subject materials. This study presents a novel methodology to linguistically emulate and subsequently evaluate human-like interactions with Scanning Electron Microscopy (SEM) images, specifically of glass materials. Leveraging a multimodal deep learning framework, our approach distills insights from both textual and visual data harvested from peer-reviewed articles, further augmented by the capabilities of GPT-4 for refined data synthesis and evaluation. Despite inherent challenges--such as nuanced interpretations and the limited availability of specialized datasets--our model (GlassLLaVA) excels in crafting accurate interpretations, identifying key features, and detecting defects in previously unseen SEM images. Moreover, we introduce versatile evaluation metrics, suitable for an array of scientific imaging applications, which allows for benchmarking against research-grounded answers. Benefiting from the robustness of contemporary Large Language Models, our model adeptly aligns with insights from research papers. This advancement not only underscores considerable progress in bridging the gap between human and machine interpretation in scientific imaging, but also hints at expansive avenues for future research and broader application.
• Abstract（参考訳）: 科学イメージングの分野では、視覚データの解釈は、しばしば人間の専門知識と被写体の深い理解の複雑な組み合わせを必要とする。 本研究では,SEM(Scanning Electron Microscopy)画像,特にガラス材料との人間的相互作用を言語的にエミュレートし,評価する新しい手法を提案する。 マルチモーダル・ディープラーニング・フレームワークを活用することで、ピアレビュー記事から収集したテキストデータとビジュアルデータの両方から洞察を抽出し、改良されたデータ合成と評価のためのGPT-4の機能によりさらに強化する。 ニュアンス解釈や特殊なデータセットの可用性の制限など、固有の課題にもかかわらず、正確な解釈、重要な特徴の特定、これまで目にしたことのないsem画像の欠陥の検出に優れています。 さらに,様々な科学的イメージング応用に適した多彩な評価指標を導入し,研究対象の回答に対するベンチマークを行う。 現代の大規模言語モデルの頑健さから、我々のモデルは研究論文の洞察と密接に一致している。 この進歩は、科学的画像における人間と機械の解釈のギャップを埋める上で大きな進歩を示すだけでなく、将来の研究と幅広い応用のための拡大の道のりを示唆している。

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