論文の概要: Taxonomic Reasoning for Rare Arthropods: Combining Dense Image Captioning and RAG for Interpretable Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10886v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 21:18:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:09:27.222927
• Title: Taxonomic Reasoning for Rare Arthropods: Combining Dense Image Captioning and RAG for Interpretable Classification
• Title（参考訳）: 希少な節足動物に対する分類学的推論:Dense Image CaptioningとRAGを組み合わせた解釈可能な分類法
• Authors: Nathaniel Lesperance, Sujeevan Ratnasingham, Graham W. Taylor,
• Abstract要約: 画像キャプションと検索拡張生成(RAG)を大規模言語モデル(LLM)と統合し,生物多様性モニタリングを強化する。 我々の発見は、生物多様性保護イニシアチブをサポートする現代のビジョン言語AIパイプラインの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.923336716880506
• License:
• Abstract: In the context of pressing climate change challenges and the significant biodiversity loss among arthropods, automated taxonomic classification from organismal images is a subject of intense research. However, traditional AI pipelines based on deep neural visual architectures such as CNNs or ViTs face limitations such as degraded performance on the long-tail of classes and the inability to reason about their predictions. We integrate image captioning and retrieval-augmented generation (RAG) with large language models (LLMs) to enhance biodiversity monitoring, showing particular promise for characterizing rare and unknown arthropod species. While a naive Vision-Language Model (VLM) excels in classifying images of common species, the RAG model enables classification of rarer taxa by matching explicit textual descriptions of taxonomic features to contextual biodiversity text data from external sources. The RAG model shows promise in reducing overconfidence and enhancing accuracy relative to naive LLMs, suggesting its viability in capturing the nuances of taxonomic hierarchy, particularly at the challenging family and genus levels. Our findings highlight the potential for modern vision-language AI pipelines to support biodiversity conservation initiatives, emphasizing the role of comprehensive data curation and collaboration with citizen science platforms to improve species identification, unknown species characterization and ultimately inform conservation strategies.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の課題と節足動物の間での生物多様性の喪失という文脈では、生物画像からの自動分類が激しい研究対象となっている。 しかし、CNNやViTといったディープ・ニューラル・ビジュアル・アーキテクチャに基づく従来のAIパイプラインは、クラスの長いテールにおけるパフォーマンス低下や、予測を推論できないといった制限に直面している。 画像キャプションと検索拡張世代(RAG)を大型言語モデル(LLM)と統合し,生物多様性のモニタリングを強化し,希少で未知の節足動物を特徴付けることを特に約束する。 視覚・言語モデル(VLM)は、共通種の画像の分類において優れているが、RAGモデルは、分類学的特徴の明示的なテキスト記述と、外部ソースからの文脈的生物多様性テキストデータとを一致させることにより、希少な分類の分類を可能にする。 RAGモデルは、ナイーブ LLM と比較して、過信度を減らし、精度を高めることを約束しており、特に挑戦的な科や属レベルで、分類学的階層のニュアンスを捉えることが可能であることを示唆している。 我々の研究は、生物多様性保護活動を支援する現代のビジョン言語AIパイプラインの可能性を強調し、包括的データキュレーションと市民科学プラットフォームとの協力による種識別の改善、未知種の特徴付け、そして最終的に保全戦略を通知する役割を強調した。

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