論文の概要: Leveraging Vision Language Models for Specialized Agricultural Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19617v2
• Date: Sat, 01 Mar 2025 19:16:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 16:11:19.270294
• Title: Leveraging Vision Language Models for Specialized Agricultural Tasks
• Title（参考訳）: 特化農作業における視覚言語モデルの導入
• Authors: Muhammad Arbab Arshad, Talukder Zaki Jubery, Tirtho Roy, Rim Nassiri, Asheesh K. Singh, Arti Singh, Chinmay Hegde, Baskar Ganapathysubramanian, Aditya Balu, Adarsh Krishnamurthy, Soumik Sarkar,
• Abstract要約: 本稿では,植物ストレス表現におけるビジョン言語モデルの能力を評価するためのベンチマークであるAgEvalを紹介する。 本研究は,ドメイン固有のタスクに対して汎用的なVLMをどのように活用できるかを,いくつかの注釈付き例で検討する。 以上の結果から,VLMの特殊タスクへの適応性は,F1スコアが46.24%から73.37%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.7240633020344
• License:
• Abstract: As Vision Language Models (VLMs) become increasingly accessible to farmers and agricultural experts, there is a growing need to evaluate their potential in specialized tasks. We present AgEval, a comprehensive benchmark for assessing VLMs' capabilities in plant stress phenotyping, offering a solution to the challenge of limited annotated data in agriculture. Our study explores how general-purpose VLMs can be leveraged for domain-specific tasks with only a few annotated examples, providing insights into their behavior and adaptability. AgEval encompasses 12 diverse plant stress phenotyping tasks, evaluating zero-shot and few-shot in-context learning performance of state-of-the-art models including Claude, GPT, Gemini, and LLaVA. Our results demonstrate VLMs' rapid adaptability to specialized tasks, with the best-performing model showing an increase in F1 scores from 46.24% to 73.37% in 8-shot identification. To quantify performance disparities across classes, we introduce metrics such as the coefficient of variation (CV), revealing that VLMs' training impacts classes differently, with CV ranging from 26.02% to 58.03%. We also find that strategic example selection enhances model reliability, with exact category examples improving F1 scores by 15.38% on average. AgEval establishes a framework for assessing VLMs in agricultural applications, offering valuable benchmarks for future evaluations. Our findings suggest that VLMs, with minimal few-shot examples, show promise as a viable alternative to traditional specialized models in plant stress phenotyping, while also highlighting areas for further refinement. Results and benchmark details are available at: https://github.com/arbab-ml/AgEval
• Abstract（参考訳）: ビジョン言語モデル(VLM)は、農家や農業の専門家にとってアクセスしやすくなっているため、専門的なタスクにおけるその可能性を評価する必要性が高まっている。 本稿では,植物ストレス表現におけるVLMの能力を評価するための総合的なベンチマークであるAgEvalについて紹介する。 本研究は、ドメイン固有のタスクに対して、いくつかの注釈付き例で汎用的なVLMをどのように活用できるかを考察し、その振る舞いと適応性に関する洞察を提供する。 AgEvalには12の多様なストレス表現タスクが含まれており、Claude、GPT、Gemini、LLaVAといった最先端モデルのゼロショットおよび少数ショットのインコンテキスト学習性能を評価している。 以上の結果から,VLMの特殊タスクへの適応性は,F1スコアが46.24%から73.37%に向上した。 クラス間の性能格差を定量化するために,変動係数(CV)などの指標を導入し,VLMのトレーニングが26.02%から58.03%の範囲でクラスに異なる影響を与えることを示した。 また、戦略的な例選択はモデルの信頼性を高め、正確なカテゴリーの例はF1のスコアを平均15.38%向上させる。 AgEvalは、農業アプリケーションでVLMを評価するためのフレームワークを確立し、将来の評価のための貴重なベンチマークを提供する。 以上の結果から, VLMは, 植物ストレスの表現において, 従来の特化モデルに取って代わるものとして有望であり, さらに, さらなる改良をめざす領域として有望であることが示唆された。 結果とベンチマークの詳細は、https://github.com/arbab-ml/AgEval

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