論文の概要: TaxaBind: A Unified Embedding Space for Ecological Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00683v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 15:41:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:51:58.691031
- Title: TaxaBind: A Unified Embedding Space for Ecological Applications
- Title（参考訳）: TaxaBind:生態学的応用のための統一埋め込みスペース
- Authors: Srikumar Sastry, Subash Khanal, Aayush Dhakal, Adeel Ahmad, Nathan Jacobs,
- Abstract要約: 興味のある種を識別するための統合埋め込み空間であるTaxaBindを提示する。
TaxaBindは、種の地上画像、地理的位置、衛星画像、テキスト、オーディオ、環境特徴の6つのモードにまたがるマルチモーダルな埋め込み空間である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.291750095728984
- License:
- Abstract: We present TaxaBind, a unified embedding space for characterizing any species of interest. TaxaBind is a multimodal embedding space across six modalities: ground-level images of species, geographic location, satellite image, text, audio, and environmental features, useful for solving ecological problems. To learn this joint embedding space, we leverage ground-level images of species as a binding modality. We propose multimodal patching, a technique for effectively distilling the knowledge from various modalities into the binding modality. We construct two large datasets for pretraining: iSatNat with species images and satellite images, and iSoundNat with species images and audio. Additionally, we introduce TaxaBench-8k, a diverse multimodal dataset with six paired modalities for evaluating deep learning models on ecological tasks. Experiments with TaxaBind demonstrate its strong zero-shot and emergent capabilities on a range of tasks including species classification, cross-model retrieval, and audio classification. The datasets and models are made available at https://github.com/mvrl/TaxaBind.
- Abstract（参考訳）: 興味のある種を識別するための統合埋め込み空間であるTaxaBindを提示する。
TaxaBindは、種の地上画像、地理的位置、衛星画像、テキスト、オーディオ、環境特徴の6つのモードにまたがるマルチモーダルな埋め込み空間であり、生態的な問題を解決するのに有用である。
この結合埋め込み空間を学習するために、結合モーダリティとして種の基礎レベルの画像を利用する。
本稿では,様々なモダリティからの知識を結合モーダリティに効果的に蒸留する手法であるマルチモーダルパッチ法を提案する。
iSatNatには種画像と衛星画像があり、iSoundNatには種画像と音声がある。
さらに,6対のモダリティを持つ多様なマルチモーダルデータセットであるTaxaBench-8kを導入し,生態的タスクの深層学習モデルを評価する。
TaxaBindによる実験は、種分類、クロスモデル検索、オーディオ分類を含む様々なタスクにおいて、強力なゼロショットと創発能力を示す。
データセットとモデルはhttps://github.com/mvrl/TaxaBind.comで公開されている。
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