論文の概要: Identification of Stone Deterioration Patterns with Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03207v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 12:44:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 18:30:28.148474
• Title: Identification of Stone Deterioration Patterns with Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルによる石の劣化パターンの同定
• Authors: Daniele Corradetti, Jose Delgado Rodrigues,
• Abstract要約: 岩盤要素の異常や劣化パターンを認識し,分類するための基礎的マルチモーダルモデルの能力を評価する。 主な石の劣化パターンと異常の分類を定式化した上で, 石造遺産の高度に代表的な354点の選抜をモデルに依頼した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The conservation of stone-based cultural heritage sites is a critical concern for preserving cultural and historical landmarks. With the advent of Large Multimodal Models, as GPT-4omni (OpenAI), Claude 3 Opus (Anthropic) and Gemini 1.5 Pro (Google), it is becoming increasingly important to define the operational capabilities of these models. In this work, we systematically evaluate the abilities of the main foundational multimodal models to recognise and classify anomalies and deterioration patterns of the stone elements that are useful in the practice of conservation and restoration of world heritage. After defining a taxonomy of the main stone deterioration patterns and anomalies, we asked the foundational models to identify a curated selection of 354 highly representative images of stone-built heritage, offering them a careful selection of labels to choose from. The result, which varies depending on the type of pattern, allowed us to identify the strengths and weaknesses of these models in the field of heritage conservation and restoration.
• Abstract（参考訳）: 石をベースとした文化財の保存は、文化的・歴史的建造物の保存にとって重要な関心事である。 GPT-4omni (OpenAI)、Claude 3 Opus (Anthropic)、Gemini 1.5 Pro (Google)といった大規模マルチモーダルモデルの出現に伴い、これらのモデルの運用機能を定義することがますます重要になっている。 本研究では,世界遺産の保全と復元に有用な石元素の異常や劣化パターンを認識し,分類する基礎的マルチモーダルモデルの能力を体系的に評価する。 主な石の劣化パターンと異常の分類を定式化した上で,石造遺産の高度に代表される354枚の画像のキュレートされた選別を基本モデルに求め,選別対象のラベルを慎重に選別した。 パターンの種類によって異なる結果から,保存・復元の分野において,これらのモデルの強みと弱みを識別することができた。

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