論文の概要: AgriBench: A Hierarchical Agriculture Benchmark for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00465v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 12:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:05.142441
• Title: AgriBench: A Hierarchical Agriculture Benchmark for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: AgriBench: マルチモーダルな大規模言語モデルのための階層的農業ベンチマーク
• Authors: Yutong Zhou, Masahiro Ryo,
• Abstract要約: AgriBenchは農業用マルチモーダル言語モデル(MM-LLM)を評価するために設計された最初のベンチマークである。 我々は,1,784の景観イメージ,セグメンテーションマスク,深度マップ,詳細なアノテーションを含むマルチモーダル農業データセットMM-LUCASを提案する。 本研究は,農業におけるMM-LLMの進歩における画期的な視点を示し,現在進行中であり,専門知識に基づくMM-LLMの今後の発展と革新に価値ある洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.12825661607328
• License:
• Abstract: We introduce AgriBench, the first agriculture benchmark designed to evaluate MultiModal Large Language Models (MM-LLMs) for agriculture applications. To further address the agriculture knowledge-based dataset limitation problem, we propose MM-LUCAS, a multimodal agriculture dataset, that includes 1,784 landscape images, segmentation masks, depth maps, and detailed annotations (geographical location, country, date, land cover and land use taxonomic details, quality scores, aesthetic scores, etc), based on the Land Use/Cover Area Frame Survey (LUCAS) dataset, which contains comparable statistics on land use and land cover for the European Union (EU) territory. This work presents a groundbreaking perspective in advancing agriculture MM-LLMs and is still in progress, offering valuable insights for future developments and innovations in specific expert knowledge-based MM-LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,農業用マルチモーダル大規模言語モデル(MM-LLM)を評価するための最初の農業ベンチマークであるAgriBenchを紹介する。 農業知識に基づくデータセット制限問題にさらに対処するため,EU域の土地利用・地域フレームサーベイ(LUCAS)データセットに基づいて,景観画像,セグメンテーションマスク,深度マップ,詳細なアノテーション(地理的位置,国,日付,土地被覆,土地利用状況の詳細,品質スコア,美的スコアなど)を含むマルチモーダル農業データセットMM-LUCASを提案する。 本研究は,農業におけるMM-LLMの進歩における画期的な視点を示し,現在進行中であり,専門知識に基づくMM-LLMの今後の発展と革新に価値ある洞察を提供する。

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