Fugu-MT 論文翻訳(概要): ClimateIQA: A New Dataset and Benchmark to Advance Vision-Language Models in Meteorology Anomalies Analysis

論文の概要: ClimateIQA: A New Dataset and Benchmark to Advance Vision-Language Models in Meteorology Anomalies Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09838v2
Date: Tue, 24 Jun 2025 03:53:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.231574
Title: ClimateIQA: A New Dataset and Benchmark to Advance Vision-Language Models in Meteorology Anomalies Analysis
Title（参考訳）: ClimateIQA: 気象異常解析におけるビジョンランゲージモデルの新たなデータセットとベンチマーク
Authors: Jian Chen, Peilin Zhou, Yining Hua, Dading Chong, Meng Cao, Yaowei Li, Zixuan Yuan, Bing Zhu, Junwei Liang,
Abstract要約: Sparse Position and Outline Tracking (SPOT) は、視覚データにおける不規則な形状の領域を処理するために設計された新しいアルゴリズムである。 SPOTは、空間座標を抽出して不規則な形状の領域を特定し、局所化し、不規則な形状の構造化表現を可能にする。 SPOT上に構築したClimateIQAは,新しい気象学的視覚的質問応答データセットである。 ClimateIQAは、空間的手がかり、地理的メタデータ、分析データを組み込むことでVLMトレーニングを強化し、極端な気象特性の解釈と記述におけるモデルの精度を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.771706309741656
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Meteorological heatmaps play a vital role in deciphering extreme weather phenomena, yet their inherent complexities marked by irregular contours, unstructured patterns, and complex color variations present unique analytical hurdles for state-of-the-art Vision-Language Models (VLMs). Current state-of-the-art models like GPT-4o, Qwen-VL, and LLaVA 1.6 struggle with tasks such as precise color identification and spatial localization, resulting in inaccurate or incomplete interpretations. To address these challenges, we introduce Sparse Position and Outline Tracking (SPOT), a novel algorithm specifically designed to process irregularly shaped colored regions in visual data. SPOT identifies and localizes these regions by extracting their spatial coordinates, enabling structured representations of irregular shapes. Building on SPOT, we construct ClimateIQA, a novel meteorological visual question answering (VQA) dataset, comprising 26,280 high-resolution heatmaps and 762,120 instruction samples for wind gust, total precipitation, wind chill index and heat index analysis. ClimateIQA enhances VLM training by incorporating spatial cues, geographic metadata, and reanalysis data, improving model accuracy in interpreting and describing extreme weather features. Furthermore, we develop Climate-Zoo, a suite of fine-tuned VLMs based on SPOT-empowered ClimateIQA, which significantly outperforms existing models in meteorological heatmap tasks.
Abstract（参考訳）: 気象熱マップは、極端な気象現象を解読する上で重要な役割を担っているが、不規則な輪郭、非構造パターン、複雑な色の変化によって特徴付けられるそれらの固有の複雑さは、最先端のビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)に固有の分析上のハードルを呈している。 GPT-4o、Qwen-VL、LLaVA 1.6といった現在の最先端モデルは、正確な色識別や空間的局所化といったタスクに苦慮し、不正確な解釈や不完全な解釈をもたらす。これらの課題に対処するために,視覚データ中の不規則な色の領域を処理するために設計された新しいアルゴリズムであるスパース位置とアウトライントラッキング(SPOT)を導入する。 SPOTはこれらの領域を空間座標を抽出して同定し、不規則な形状の構造化表現を可能にする。 SPOT上に構築したClimateIQAは,26,280個の高分解能熱マップと,風洞,総降水量,風冷指数,熱指数分析のための762,120個の指導サンプルからなる,新しい気象視覚質問応答(VQA)データセットである。 ClimateIQAは、空間的手がかり、地理的メタデータ、分析データを組み込むことでVLMトレーニングを強化し、極端な気象特性の解釈と記述におけるモデルの精度を向上させる。さらに,SPOTを用いたClimateIQAに基づく微調整VLMのスイートであるClimate-Zooを開発した。

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