論文の概要: Improving Large Vision-Language Models' Understanding for Field Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18311v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 11:28:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:43.520851
• Title: Improving Large Vision-Language Models' Understanding for Field Data
• Title（参考訳）: フィールドデータに対する大規模視覚言語モデルの理解の改善
• Authors: Xiaomei Zhang, Hanyu Zheng, Xiangyu Zhu, Jinghuan Wei, Junhong Zou, Zhen Lei, Zhaoxiang Zhang,
• Abstract要約: 本研究では、大規模ビジョン言語モデルのフィールドデータ理解を改善するためのフレームワークであるFieldLVLMを紹介する。 FieldLVLMは、フィールド対応言語生成戦略とデータ圧縮マルチモーダルモデルチューニングの2つの主要コンポーネントから構成される。 新たに提案されたベンチマークデータセットの実験結果から、フィールドLVLMは、科学的なフィールドデータを含むタスクにおいて、既存の手法を著しく上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.917026891829025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have shown impressive capabilities across a range of tasks that integrate visual and textual understanding, such as image captioning and visual question answering. These models are trained on large-scale image and video datasets paired with text, enabling them to bridge visual perception and natural language processing. However, their application to scientific domains, especially in interpreting complex field data commonly used in the natural sciences, remains underexplored. In this work, we introduce FieldLVLM, a novel framework designed to improve large vision-language models' understanding of field data. FieldLVLM consists of two main components: a field-aware language generation strategy and a data-compressed multimodal model tuning. The field-aware language generation strategy leverages a special-purpose machine learning pipeline to extract key physical features from field data, such as flow classification, Reynolds number, and vortex patterns. This information is then converted into structured textual descriptions that serve as a dataset. The data-compressed multimodal model tuning focuses on LVLMs with these generated datasets, using a data compression strategy to reduce the complexity of field inputs and retain only the most informative values. This ensures compatibility with the models language decoder and guides its learning more effectively. Experimental results on newly proposed benchmark datasets demonstrate that FieldLVLM significantly outperforms existing methods in tasks involving scientific field data. Our findings suggest that this approach opens up new possibilities for applying large vision-language models to scientific research, helping bridge the gap between large models and domain-specific discovery.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、画像キャプションや視覚的質問応答など、視覚的およびテキスト的理解を統合する様々なタスクにおいて、印象的な機能を示している。 これらのモデルは、テキストと組み合わせた大規模な画像とビデオデータセットに基づいてトレーニングされており、視覚知覚と自然言語処理をブリッジすることができる。 しかし、科学分野への応用、特に自然科学でよく用いられる複雑なフィールドデータの解釈については、未解明のままである。 本研究では、大規模視覚言語モデルのフィールドデータ理解を改善するために設計された新しいフレームワークであるFieldLVLMを紹介する。 FieldLVLMは、フィールド対応言語生成戦略とデータ圧縮マルチモーダルモデルチューニングの2つの主要コンポーネントから構成される。 フィールド対応言語生成戦略は、専用機械学習パイプラインを利用して、フロー分類、レイノルズ数、渦パターンなどのフィールドデータから重要な物理特徴を抽出する。 この情報は、データセットとして機能する構造化されたテキスト記述に変換される。 データ圧縮マルチモーダルモデルチューニングは、データ圧縮戦略を用いて、フィールド入力の複雑さを減らし、最も有益な値のみを保持することにより、これらの生成されたデータセットによるLVLMに焦点を当てる。 これにより、モデル言語デコーダとの互換性が保証され、学習をより効果的にガイドする。 新たに提案されたベンチマークデータセットの実験結果から、フィールドLVLMは、科学的なフィールドデータを含むタスクにおいて、既存の手法を著しく上回っていることが示された。 提案手法は,大規模視覚言語モデルを科学的研究に適用し,大規模モデルとドメイン固有発見のギャップを埋める新たな可能性を開くことを示唆している。

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