論文の概要: VLM4Bio: A Benchmark Dataset to Evaluate Pretrained Vision-Language Models for Trait Discovery from Biological Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16176v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 23:53:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 15:25:12.173170
- Title: VLM4Bio: A Benchmark Dataset to Evaluate Pretrained Vision-Language Models for Trait Discovery from Biological Images
- Title（参考訳）: VLM4Bio: バイオ画像からのトランジット発見のための事前学習型視覚言語モデルの評価のためのベンチマークデータセット
- Authors: M. Maruf, Arka Daw, Kazi Sajeed Mehrab, Harish Babu Manogaran, Abhilash Neog, Medha Sawhney, Mridul Khurana, James P. Balhoff, Yasin Bakis, Bahadir Altintas, Matthew J. Thompson, Elizabeth G. Campolongo, Josef C. Uyeda, Hilmar Lapp, Henry L. Bart, Paula M. Mabee, Yu Su, Wei-Lun Chao, Charles Stewart, Tanya Berger-Wolf, Wasila Dahdul, Anuj Karpatne,
- Abstract要約: 生物生物学分野における12種類のSOTA(State-of-the-art)VLMsの有効性を,新しいデータセットであるVLM4Bioを用いて評価した。
また,幻覚を推論するためのプロンプト技術やテストの適用がVLMの性能に及ぼす影響についても検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.497452524517783
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Images are increasingly becoming the currency for documenting biodiversity on the planet, providing novel opportunities for accelerating scientific discoveries in the field of organismal biology, especially with the advent of large vision-language models (VLMs). We ask if pre-trained VLMs can aid scientists in answering a range of biologically relevant questions without any additional fine-tuning. In this paper, we evaluate the effectiveness of 12 state-of-the-art (SOTA) VLMs in the field of organismal biology using a novel dataset, VLM4Bio, consisting of 469K question-answer pairs involving 30K images from three groups of organisms: fishes, birds, and butterflies, covering five biologically relevant tasks. We also explore the effects of applying prompting techniques and tests for reasoning hallucination on the performance of VLMs, shedding new light on the capabilities of current SOTA VLMs in answering biologically relevant questions using images. The code and datasets for running all the analyses reported in this paper can be found at https://github.com/sammarfy/VLM4Bio.
- Abstract（参考訳）: 画像は、生物多様性を地球上で記録する通貨となりつつあり、特に大きな視覚言語モデル(VLM)の出現とともに、生物生物学の分野で科学的な発見を加速する新たな機会となっている。
我々は、事前訓練されたVLMが、追加の微調整なしに、様々な生物学的な疑問に答えられるかどうかを尋ねる。
本稿では, 魚類, 鳥, 蝶の3群30K画像を含む469K問合せ対からなる新たなデータセットであるVLM4Bioを用いて, 生物生物学分野における12種類のSOTAVLMの有効性を評価する。
また, 幻覚を推論する手法や試験がVLMの性能に及ぼす影響についても検討し, 生物学的な疑問に画像を用いて答える上での現在のSOTA VLMの能力に新たな光を当てる。
この論文で報告されているすべての分析を実行するためのコードとデータセットは、https://github.com/sammarfy/VLM4Bio.comで見ることができる。
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