論文の概要: On the Promises and Challenges of Multimodal Foundation Models for
Geographical, Environmental, Agricultural, and Urban Planning Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17016v1
- Date: Sat, 23 Dec 2023 22:36:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-31 03:04:15.037611
- Title: On the Promises and Challenges of Multimodal Foundation Models for
Geographical, Environmental, Agricultural, and Urban Planning Applications
- Title（参考訳）: 地理的, 環境的, 農業的, 都市計画的応用のためのマルチモーダル基礎モデルの約束と課題
- Authors: Chenjiao Tan, Qian Cao, Yiwei Li, Jielu Zhang, Xiao Yang, Huaqin Zhao,
Zihao Wu, Zhengliang Liu, Hao Yang, Nemin Wu, Tao Tang, Xinyue Ye, Lilong
Chai, Ninghao Liu, Changying Li, Lan Mu, Tianming Liu, Gengchen Mai
- Abstract要約: 本稿では,地理,環境科学,農業,都市計画の領域におけるGPT-4Vの能力について考察する。
データソースには、衛星画像、空中写真、地上画像、フィールド画像、パブリックデータセットが含まれる。
このモデルは,地理的局在化,地図からのテキストデータ抽出,リモートセンシング画像分類,視覚的質問応答,作物型識別,病気・害虫・雑草認識,鶏の行動分析,農業オブジェクトカウント,都市計画知識質問応答,計画生成など,一連のタスクに基づいて評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.416917485939486
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The advent of large language models (LLMs) has heightened interest in their
potential for multimodal applications that integrate language and vision. This
paper explores the capabilities of GPT-4V in the realms of geography,
environmental science, agriculture, and urban planning by evaluating its
performance across a variety of tasks. Data sources comprise satellite imagery,
aerial photos, ground-level images, field images, and public datasets. The
model is evaluated on a series of tasks including geo-localization, textual
data extraction from maps, remote sensing image classification, visual question
answering, crop type identification, disease/pest/weed recognition, chicken
behavior analysis, agricultural object counting, urban planning knowledge
question answering, and plan generation. The results indicate the potential of
GPT-4V in geo-localization, land cover classification, visual question
answering, and basic image understanding. However, there are limitations in
several tasks requiring fine-grained recognition and precise counting. While
zero-shot learning shows promise, performance varies across problem domains and
image complexities. The work provides novel insights into GPT-4V's capabilities
and limitations for real-world geospatial, environmental, agricultural, and
urban planning challenges. Further research should focus on augmenting the
model's knowledge and reasoning for specialized domains through expanded
training. Overall, the analysis demonstrates foundational multimodal
intelligence, highlighting the potential of multimodal foundation models (FMs)
to advance interdisciplinary applications at the nexus of computer vision and
language.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現により、言語とビジョンを統合するマルチモーダルアプリケーションへの関心が高まっている。
本稿では, 地理, 環境科学, 農業, 都市計画の分野におけるgpt-4vの能力について, 様々な課題における性能評価を通して検討する。
データソースは衛星画像、空中写真、地上画像、フィールド画像、パブリックデータセットで構成されている。
このモデルは,地理的局在化,地図からのテキストデータ抽出,リモートセンシング画像分類,視覚的質問応答,作物型識別,病気・害虫・雑草認識,鶏の行動分析,農業オブジェクトカウント,都市計画知識質問応答,計画生成など,一連のタスクに基づいて評価される。
その結果,地理局在化,土地被覆分類,視覚的質問応答,基本画像理解におけるGPT-4Vの可能性が示唆された。
しかし、細かな認識と正確なカウントを必要とするいくつかのタスクには制限がある。
ゼロショット学習はpromiseを示すが、パフォーマンスは問題領域や画像の複雑さによって異なる。
実際の地理空間、環境、農業、都市計画の課題に対するGPT-4Vの能力と限界に関する新たな洞察を提供する。
さらなる研究は、モデルの知識の拡大と、拡張トレーニングによる専門領域の推論に焦点を当てるべきである。
全体として、この分析は基礎的なマルチモーダル知性を示し、コンピュータビジョンと言語のnexusにおける学際的アプリケーションを進めるためのマルチモーダル基礎モデル(fms)の可能性を強調している。
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