論文の概要: Demystifying the Potential of ChatGPT-4 Vision for Construction Progress Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16108v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 17:49:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:47.897068
• Title: Demystifying the Potential of ChatGPT-4 Vision for Construction Progress Monitoring
• Title（参考訳）: 建築進捗モニタリングにおけるChatGPT-4ビジョンの可能性
• Authors: Ahmet Bahaddin Ersoz,
• Abstract要約: OpenAIのGPT-4 VisionのようなLVLM(Large Vision-Language Model)は様々な分野に統合されている。 本稿では,建設業における GPT-4 Vision の実用化について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The integration of Large Vision-Language Models (LVLMs) such as OpenAI's GPT-4 Vision into various sectors has marked a significant evolution in the field of artificial intelligence, particularly in the analysis and interpretation of visual data. This paper explores the practical application of GPT-4 Vision in the construction industry, focusing on its capabilities in monitoring and tracking the progress of construction projects. Utilizing high-resolution aerial imagery of construction sites, the study examines how GPT-4 Vision performs detailed scene analysis and tracks developmental changes over time. The findings demonstrate that while GPT-4 Vision is proficient in identifying construction stages, materials, and machinery, it faces challenges with precise object localization and segmentation. Despite these limitations, the potential for future advancements in this technology is considerable. This research not only highlights the current state and opportunities of using LVLMs in construction but also discusses future directions for enhancing the model's utility through domain-specific training and integration with other computer vision techniques and digital twins.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのGPT-4 VisionのようなLVLM(Large Vision-Language Model)の様々な分野への統合は、人工知能分野、特に視覚データの分析と解釈において大きな進化を遂げた。 本稿では,建設現場における GPT-4 Vision の実用化について検討し,建設工事の進捗状況を監視・追跡する能力に着目した。 建設現場の高精細な空中画像を利用して、GPT-4 Visionがどのように詳細なシーン分析を行い、時間とともに発達変化を追跡するかを調べる。 この結果から, GPT-4 Visionは建設段階, 材料, 機械の同定に熟練しているが, 正確な物体の局在とセグメンテーションの課題に直面していることがわかった。 これらの制限にもかかわらず、この技術の将来的な進歩の可能性はかなり大きい。 本研究は,LVLMを建設現場で使用するための現状と機会を強調するだけでなく,ドメイン固有のトレーニングや,他のコンピュータビジョン技術やデジタルツインとの統合を通じて,モデルの有用性を高めるための今後の方向性についても論じる。

関連論文リスト

• Exploiting GPT-4 Vision for Zero-shot Point Cloud Understanding [114.4754255143887]
  私たちは、ポイントクラウドでオブジェクトカテゴリを分類する課題に取り組みます。 我々はこれらの課題を克服するためにGPT-4 Vision (GPT-4V) を用いる。 ゼロショットポイントクラウド分類の新しいベンチマークを設定しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T10:16:44Z)
• Exploring Boundary of GPT-4V on Marine Analysis: A Preliminary Case Study [31.243696199790413]
  大規模言語モデル(LLM)は、汎用アシスタントとして様々なクエリに応答する強力な能力を示している。 連続的マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、視覚信号を知覚する能力を持つLLMに権限を与える。 GPT-4(Generative Pre-trained Transformers)のローンチは、研究コミュニティに大きな関心を集めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T08:53:08Z)
• Gemini vs GPT-4V: A Preliminary Comparison and Combination of Vision-Language Models Through Qualitative Cases [98.35348038111508]
  本稿では,Google の Gemini と OpenAI の GPT-4V(ision) の2つのパイオニアモデルについて,詳細な比較研究を行った。 分析の核となるのは、各モデルの視覚的理解能力である。 両モデルのユニークな強みとニッチを照らし出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T18:59:58Z)
• From Concept to Manufacturing: Evaluating Vision-Language Models for Engineering Design [5.268919870502001]
  本稿では,視覚言語モデル(VLM)を工学設計タスクの範囲で総合的に評価する。 本稿では, スケッチ類似性解析, CAD生成, トポロジ最適化, 製造性評価, 工学教科書問題などの設計課題における2つのVLM, GPT-4V, LLaVA 1.6 34Bの性能評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T15:20:48Z)
• A Comprehensive Evaluation of GPT-4V on Knowledge-Intensive Visual Question Answering [53.70661720114377]
  マルチモーダル・大型モデル(MLM)は視覚的理解の分野を著しく進歩させ、視覚的質問応答(VQA)の領域で顕著な能力を提供している しかし、真の課題は知識集約型VQAタスクの領域にある。 1) モデルが視覚的手がかりを理解し、一般的な知識にどのように結びつくかを評価するコモンセンス知識、2) 画像から特定の知識を推論し、提示する際のモデルのスキルをテストする微粒な世界知識。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T18:22:32Z)
• The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision) [121.42924593374127]
  我々は,最新のモデルであるGPT-4Vを分析し,LMMの理解を深める。 GPT-4Vは、任意にインターリーブされたマルチモーダル入力を処理するという前例のない能力により、強力なマルチモーダルジェネラリストシステムとなっている。 GPT-4Vの、入力画像に描かれた視覚マーカーを理解するユニークな能力は、新しい人間とコンピュータの相互作用方法をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:34:51Z)
• Review of Large Vision Models and Visual Prompt Engineering [50.63394642549947]
  レビューは、大きな視覚モデルと視覚プロンプトエンジニアリングのためにコンピュータビジョン領域で使用される手法を要約することを目的としている。 本稿では、視覚領域における影響力のある大規模モデルと、これらのモデルに使用される一連のプロンプトエンジニアリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T08:48:49Z)
• LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities and Future Opportunities [66.36633042421387]
  知識グラフ(KG)の構築と推論のための大規模言語モデル(LLM)の評価。 我々は,LLMと外部ソースを用いたマルチエージェントベースのアプローチであるAutoKGを提案し,KGの構築と推論を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:56:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。