論文の概要: Composing Open-domain Vision with RAG for Ocean Monitoring and Conservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02262v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 08:34:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.929507
• Title: Composing Open-domain Vision with RAG for Ocean Monitoring and Conservation
• Title（参考訳）: 海洋モニタリングと保全のためのRAGを用いたオープンドメインビジョンの構築
• Authors: Sepand Dyanatkar, Angran Li, Alexander Dungate,
• Abstract要約: 本稿では, 海洋アプリケーションにおける画像解析と映像解析のためのレジリエントでスケーラブルなソリューションを提案する。 我々は,本手法を,ビデオ漁船から魚を分類する予備的応用を通じて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate change's destruction of marine biodiversity is threatening communities and economies around the world which rely on healthy oceans for their livelihoods. The challenge of applying computer vision to niche, real-world domains such as ocean conservation lies in the dynamic and diverse environments where traditional top-down learning struggle with long-tailed distributions, generalization, and domain transfer. Scalable species identification for ocean monitoring is particularly difficult due to the need to adapt models to new environments and identify rare or unseen species. To overcome these limitations, we propose leveraging bottom-up, open-domain learning frameworks as a resilient, scalable solution for image and video analysis in marine applications. Our preliminary demonstration uses pretrained vision-language models (VLMs) combined with retrieval-augmented generation (RAG) as grounding, leaving the door open for numerous architectural, training and engineering optimizations. We validate this approach through a preliminary application in classifying fish from video onboard fishing vessels, demonstrating impressive emergent retrieval and prediction capabilities without domain-specific training or knowledge of the task itself.
• Abstract（参考訳）: 気候変動による海洋生物多様性の破壊は、世界中の地域社会や経済を脅かしている。 海洋保全のようなニッチで現実世界のドメインにコンピュータビジョンを適用するという課題は、伝統的なトップダウン学習が長い尾の分布、一般化、ドメイン転送に苦しむ動的で多様な環境にある。 海洋モニタリングのためのスケーラブルな種識別は、新しい環境にモデルを適応させ、希少種や未確認種を識別する必要があるため、特に困難である。 これらの制限を克服するために、海洋アプリケーションにおける画像およびビデオ分析のためのレジリエントでスケーラブルなソリューションとして、ボトムアップでオープンドメインの学習フレームワークを活用することを提案する。 予備的なデモでは、事前訓練された視覚言語モデル(VLM)と検索強化世代(RAG)を接地として使用し、多くのアーキテクチャ、トレーニング、エンジニアリング最適化のためにドアを開放した。 我々は,本手法を,映像付き漁船から魚を分類する予備的応用を通じて検証し,ドメイン固有の訓練やタスク自体の知識を使わずに,目覚ましい発見と予測能力を示す。

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