論文の概要: INQUIRE: A Natural World Text-to-Image Retrieval Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02537v2
- Date: Wed, 06 Nov 2024 19:27:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 11:32:10.959981
- Title: INQUIRE: A Natural World Text-to-Image Retrieval Benchmark
- Title（参考訳）: INQUIRE: 自然界のテキストと画像の検索ベンチマーク
- Authors: Edward Vendrow, Omiros Pantazis, Alexander Shepard, Gabriel Brostow, Kate E. Jones, Oisin Mac Aodha, Sara Beery, Grant Van Horn,
- Abstract要約: InQUIREは、専門家レベルのクエリにおけるマルチモーダル視覚言語モデルに挑戦するために設計されたテキスト・ツー・イメージ検索ベンチマークである。
InQUIREには、iNaturalist 2024(iNat24)、500万の自然界の画像の新しいデータセット、250のエキスパートレベルの検索クエリが含まれている。
InQUIRE-Fullrank,完全なデータセットランキングタスク,INQUIRE-Rerank,トップ100検索の精算タスクの2つの中核検索タスクを評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.823709631153946
- License:
- Abstract: We introduce INQUIRE, a text-to-image retrieval benchmark designed to challenge multimodal vision-language models on expert-level queries. INQUIRE includes iNaturalist 2024 (iNat24), a new dataset of five million natural world images, along with 250 expert-level retrieval queries. These queries are paired with all relevant images comprehensively labeled within iNat24, comprising 33,000 total matches. Queries span categories such as species identification, context, behavior, and appearance, emphasizing tasks that require nuanced image understanding and domain expertise. Our benchmark evaluates two core retrieval tasks: (1) INQUIRE-Fullrank, a full dataset ranking task, and (2) INQUIRE-Rerank, a reranking task for refining top-100 retrievals. Detailed evaluation of a range of recent multimodal models demonstrates that INQUIRE poses a significant challenge, with the best models failing to achieve an mAP@50 above 50%. In addition, we show that reranking with more powerful multimodal models can enhance retrieval performance, yet there remains a significant margin for improvement. By focusing on scientifically-motivated ecological challenges, INQUIRE aims to bridge the gap between AI capabilities and the needs of real-world scientific inquiry, encouraging the development of retrieval systems that can assist with accelerating ecological and biodiversity research. Our dataset and code are available at https://inquire-benchmark.github.io
- Abstract（参考訳）: InQUIREは、専門家レベルのクエリにおけるマルチモーダル視覚言語モデルに挑戦するために設計されたテキスト・ツー・イメージ検索ベンチマークである。
INQUIREにはiNaturalist 2024 (iNat24)が含まれており、500万の自然界の画像の新しいデータセットと250のエキスパートレベルの検索クエリが含まれている。
これらのクエリは、iNat24内で包括的にラベル付けされたすべての関連するイメージとペアリングされる。
クエリは、種識別、コンテキスト、振る舞い、外観などのカテゴリにまたがっており、微妙なイメージ理解とドメインの専門知識を必要とするタスクを強調している。
InQUIRE-Fullrank,完全なデータセットランキングタスク,INQUIRE-Rerank,トップ100検索の精算タスクの2つの中核検索タスクを評価した。
最近のマルチモーダルモデルの詳細な評価は、INQUIREが大きな課題となり、最高のモデルではmAP@50を50%以上達成できなかったことを示している。
さらに、より強力なマルチモーダルモデルによるリランクは、検索性能を向上させることができるが、改善の余地は大きい。
科学的に動機付けられた生態的課題に焦点を当てることで、INQUIREはAI能力と現実世界の科学的調査の必要性のギャップを埋めることを目的としており、生態学と生物多様性の研究の加速を支援する検索システムの開発を奨励している。
私たちのデータセットとコードはhttps://inquire-benchmark.github.ioで公開されています。
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