Fugu-MT 論文翻訳(概要): Beyond Human Vision: The Role of Large Vision Language Models in Microscope Image Analysis

論文の概要: Beyond Human Vision: The Role of Large Vision Language Models in Microscope Image Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00876v1
Date: Wed, 1 May 2024 21:35:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 18:23:47.414058
Title: Beyond Human Vision: The Role of Large Vision Language Models in Microscope Image Analysis
Title（参考訳）: 人間の視覚を超えて : 顕微鏡画像解析における大規模視覚言語モデルの役割
Authors: Prateek Verma, Minh-Hao Van, Xintao Wu,
Abstract要約: 近年,視覚言語モデル (VLM) が登場し,画像とテキストデータの双対モダリティを理解する能力の注目を浴びている。本研究では、ChatGPT、LLaVA、Gemini、SAMに分類、セグメンテーション、カウント、VQAタスクを様々な顕微鏡画像上で課金する。我々は,ChatGPTとGeminiが顕微鏡画像の視覚的特徴を驚くほど理解できるのに対し,SAMは一般的な意味での人工物を分離する能力が高いことを観察した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.432542525489236
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Vision language models (VLMs) have recently emerged and gained the spotlight for their ability to comprehend the dual modality of image and textual data. VLMs such as LLaVA, ChatGPT-4, and Gemini have recently shown impressive performance on tasks such as natural image captioning, visual question answering (VQA), and spatial reasoning. Additionally, a universal segmentation model by Meta AI, Segment Anything Model (SAM) shows unprecedented performance at isolating objects from unforeseen images. Since medical experts, biologists, and materials scientists routinely examine microscopy or medical images in conjunction with textual information in the form of captions, literature, or reports, and draw conclusions of great importance and merit, it is indubitably essential to test the performance of VLMs and foundation models such as SAM, on these images. In this study, we charge ChatGPT, LLaVA, Gemini, and SAM with classification, segmentation, counting, and VQA tasks on a variety of microscopy images. We observe that ChatGPT and Gemini are impressively able to comprehend the visual features in microscopy images, while SAM is quite capable at isolating artefacts in a general sense. However, the performance is not close to that of a domain expert - the models are readily encumbered by the introduction of impurities, defects, artefact overlaps and diversity present in the images.
Abstract（参考訳）: 近年,視覚言語モデル (VLM) が登場し,画像とテキストデータの双対モダリティを理解する能力の注目を浴びている。 LLaVA、ChatGPT-4、GeminiなどのVLMは、最近、自然な画像キャプション、視覚的質問応答(VQA)、空間的推論といったタスクで顕著なパフォーマンスを示している。さらに、Meta AIによるユニバーサルセグメンテーションモデルであるSegment Anything Model (SAM)は、予期せぬ画像からオブジェクトを分離する前例のないパフォーマンスを示す。医学の専門家、生物学者、材料科学者は、字幕、文学、レポートの形式でテキスト情報とともに顕微鏡や医用画像を調べ、非常に重要かつ有意義な結論を導き出すため、これらの画像上でVLMやSAMのような基礎モデルの性能をテストすることは無作為に欠かせない。本研究では,ChatGPT,LLaVA,Gemini,SAMに様々な顕微鏡画像の分類,セグメンテーション,カウント,VQAタスクを課金する。我々は,ChatGPTとGeminiが顕微鏡画像の視覚的特徴を驚くほど理解できるのに対し,SAMは一般的な意味での人工物を分離する能力が高いことを観察した。しかし、パフォーマンスはドメインエキスパートのものとは似ていない。モデルには不純物、欠陥、アーティファクトの重複、そして画像に存在する多様性が簡単に導入される。

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