論文の概要: Exploring Social Media Image Categorization Using Large Models with Different Adaptation Methods: A Case Study on Cultural Nature's Contributions to People

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00275v3
• Date: Tue, 20 May 2025 11:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.351973
• Title: Exploring Social Media Image Categorization Using Large Models with Different Adaptation Methods: A Case Study on Cultural Nature's Contributions to People
• Title（参考訳）: 適応方法の異なる大規模モデルを用いたソーシャルメディア画像分類の探索:文化的自然の人間への貢献を事例として
• Authors: Rohaifa Khaldi, Domingo Alcaraz-Segura, Ignacio Sánchez-Herrera, Javier Martinez-Lopez, Carlos Javier Navarro, Siham Tabik,
• Abstract要約: ソーシャルメディアの画像は、自然と文化の遺産との人間の相互作用をモデル化、マッピング、理解するための貴重な洞察を提供する。 これらの画像を意味論的に意味のあるグループに分類することは、その視覚内容の多様性と異質性のために、依然として非常に複雑である。 FLIPSは、人間と自然の相互作用を捉えたFlickr画像のデータセットである。 我々は,様々な適応手法を用いて,大規模モデルの異なる型と組み合わせに基づく様々な解を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7736307382785161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media images provide valuable insights for modeling, mapping, and understanding human interactions with natural and cultural heritage. However, categorizing these images into semantically meaningful groups remains highly complex due to the vast diversity and heterogeneity of their visual content as they contain an open-world human and nature elements. This challenge becomes greater when categories involve abstract concepts and lack consistent visual patterns. Related studies involve human supervision in the categorization process and the lack of public benchmark datasets make comparisons between these works unfeasible. On the other hand, the continuous advances in large models, including Large Language Models (LLMs), Large Visual Models (LVMs), and Large Visual Language Models (LVLMs), provide a large space of unexplored solutions. In this work 1) we introduce FLIPS a dataset of Flickr images that capture the interaction between human and nature, and 2) evaluate various solutions based on different types and combinations of large models using various adaptation methods. We assess and report their performance in terms of cost, productivity, scalability, and result quality to address the challenges of social media image categorization.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの画像は、自然と文化の遺産との人間の相互作用をモデル化、マッピング、理解するための貴重な洞察を提供する。 しかしながら、これらのイメージを意味のあるグループに分類するのは、オープンワールドの人間と自然の要素を含むため、その視覚的内容の多様性と異質性のため、非常に複雑である。 この課題は、カテゴリが抽象的な概念を包含し、一貫した視覚パターンが欠如している場合に大きくなります。 関連する研究は、分類プロセスにおける人間の監督と、公開ベンチマークデータセットの欠如が、これらの作業の比較を不可能にしている。 一方、LLM(Large Language Models)、LVM(Large Visual Models)、LVLM(Large Visual Language Models)など、大規模モデルの継続的な進歩は、未探索のソリューションの広いスペースを提供する。 この作品において 1)人間と自然の相互作用を捉えたFlickr画像のデータセットFLIPSを導入する。 2) 様々な適応手法を用いて, 大規模モデルの異なるタイプと組み合わせに基づいて様々な解を評価する。 ソーシャルメディア画像分類の課題に対処するため,コスト,生産性,スケーラビリティ,結果の質を評価・報告する。

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