論文の概要: Are Large Pre-trained Vision Language Models Effective Construction Safety Inspectors?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11011v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 18:23:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.641953
• Title: Are Large Pre-trained Vision Language Models Effective Construction Safety Inspectors?
• Title（参考訳）: 大規模事前学習型視覚言語モデルは建設安全検査機に有効か?
• Authors: Xuezheng Chen, Zhengbo Zou,
• Abstract要約: 建設安全検査は通常、人間の検査官が現場で安全上の懸念を識別する。 強力なビジョン言語モデル(VLM)の台頭に伴い、研究者は、現場画像から安全規則違反を検出するなどのタスクに使用することを模索している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Construction safety inspections typically involve a human inspector identifying safety concerns on-site. With the rise of powerful Vision Language Models (VLMs), researchers are exploring their use for tasks such as detecting safety rule violations from on-site images. However, there is a lack of open datasets to comprehensively evaluate and further fine-tune VLMs in construction safety inspection. Current applications of VLMs use small, supervised datasets, limiting their applicability in tasks they are not directly trained for. In this paper, we propose the ConstructionSite 10k, featuring 10,000 construction site images with annotations for three inter-connected tasks, including image captioning, safety rule violation visual question answering (VQA), and construction element visual grounding. Our subsequent evaluation of current state-of-the-art large pre-trained VLMs shows notable generalization abilities in zero-shot and few-shot settings, while additional training is needed to make them applicable to actual construction sites. This dataset allows researchers to train and evaluate their own VLMs with new architectures and techniques, providing a valuable benchmark for construction safety inspection.
• Abstract（参考訳）: 建設安全検査は通常、人間の検査官が現場で安全上の懸念を識別する。 強力なビジョン言語モデル(VLM)の台頭に伴い、研究者は、現場画像から安全規則違反を検出するなどのタスクに使用することを模索している。 しかし、建設安全検査において、VLMを総合的に評価し、さらに微調整するオープンデータセットが欠如している。 VLMの現在のアプリケーションは、小さくて教師付きデータセットを使用しており、直接訓練されていないタスクに適用性を制限する。 本稿では、画像キャプション、安全規則違反視覚質問応答(VQA)、建設要素の視覚的接地を含む3つのタスクにアノテーションを付加した1万個の建設現場画像を特徴付けるコンストラクトサイト10kを提案する。 現状の大型VLMの今後の評価では, ゼロショット, 少数ショット設定で顕著な一般化能力を示し, 実際の建設現場に適用するための追加の訓練が必要である。 このデータセットは、研究者が新しいアーキテクチャとテクニックで独自のVLMをトレーニングし、評価することを可能にし、建設安全検査のための貴重なベンチマークを提供する。

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