論文の概要: AgroBench: Vision-Language Model Benchmark in Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20519v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 04:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.860223
• Title: AgroBench: Vision-Language Model Benchmark in Agriculture
• Title（参考訳）: AgroBench:ビジョンランゲージモデルベンチマーク
• Authors: Risa Shinoda, Nakamasa Inoue, Hirokatsu Kataoka, Masaki Onishi, Yoshitaka Ushiku,
• Abstract要約: AgroBenchは、視覚言語モデル(VLM)を7つの農業トピックにわたって評価するためのベンチマークである。 私たちのAgroBenchは、203の作物カテゴリと682の病気カテゴリを含む最先端のカテゴリをカバーし、VLM能力を徹底的に評価しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.52955831089068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precise automated understanding of agricultural tasks such as disease identification is essential for sustainable crop production. Recent advances in vision-language models (VLMs) are expected to further expand the range of agricultural tasks by facilitating human-model interaction through easy, text-based communication. Here, we introduce AgroBench (Agronomist AI Benchmark), a benchmark for evaluating VLM models across seven agricultural topics, covering key areas in agricultural engineering and relevant to real-world farming. Unlike recent agricultural VLM benchmarks, AgroBench is annotated by expert agronomists. Our AgroBench covers a state-of-the-art range of categories, including 203 crop categories and 682 disease categories, to thoroughly evaluate VLM capabilities. In our evaluation on AgroBench, we reveal that VLMs have room for improvement in fine-grained identification tasks. Notably, in weed identification, most open-source VLMs perform close to random. With our wide range of topics and expert-annotated categories, we analyze the types of errors made by VLMs and suggest potential pathways for future VLM development. Our dataset and code are available at https://dahlian00.github.io/AgroBenchPage/ .
• Abstract（参考訳）: 病気の特定などの農業作業の正確な自動理解は、持続可能な作物生産に不可欠である。 視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は、簡単なテキストベースのコミュニケーションを通じて、人間とモデルの相互作用を促進することによって、農業タスクの範囲をさらに広げることが期待されている。 AgroBench (Agronomist AI Benchmark)は、7つの農業トピックにわたるVLMモデルの評価ベンチマークであり、農業工学の重要領域と現実世界の農業に関連する分野をカバーしている。 最近の農業用VLMベンチマークとは異なり、AgroBenchは専門家の農学者によって注釈付けされている。 我々のAgroBenchは、203の作物カテゴリと682の病気カテゴリを含む最先端のカテゴリをカバーし、VLM能力を徹底的に評価しています。 AgroBenchの評価において、VLMはきめ細かい識別タスクを改善する余地があることを明らかにする。 特に雑草の識別では、ほとんどのオープンソースVLMはランダムに近い性能を示す。 幅広いトピックや専門家による注釈付きカテゴリを用いて,VLMのエラーの種類を分析し,将来的なVLM開発のための潜在的な経路を提案する。 私たちのデータセットとコードはhttps://dahlian00.github.io/AgroBenchPage/で公開されています。

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