論文の概要: LVLMs as inspectors: an agentic framework for category-level structural defect annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00603v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 07:31:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.442583
• Title: LVLMs as inspectors: an agentic framework for category-level structural defect annotation
• Title（参考訳）: インスペクタとしてのLVLM:カテゴリーレベルの構造欠陥アノテーションのためのエージェントフレームワーク
• Authors: Sheng Jiang, Yuanmin Ning, Bingxi Huang, Peiyin Chen, Zhaohui Chen,
• Abstract要約: エージェントベースの新しいエージェントアノテーションフレームワークであるDefect Pattern Taggerが導入された。 これはLVLM(Large Vision-Language Models)とセマンティックパターンマッチングモジュールと反復的な自己探索機構を統合している。 生の視覚データを高品質でセマンティックにラベル付けされた欠陥データセットに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2445985501669434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automated structural defect annotation is essential for ensuring infrastructure safety while minimizing the high costs and inefficiencies of manual labeling. A novel agentic annotation framework, Agent-based Defect Pattern Tagger (ADPT), is introduced that integrates Large Vision-Language Models (LVLMs) with a semantic pattern matching module and an iterative self-questioning refinement mechanism. By leveraging optimized domain-specific prompting and a recursive verification process, ADPT transforms raw visual data into high-quality, semantically labeled defect datasets without any manual supervision. Experimental results demonstrate that ADPT achieves up to 98% accuracy in distinguishing defective from non-defective images, and 85%-98% annotation accuracy across four defect categories under class-balanced settings, with 80%-92% accuracy on class-imbalanced datasets. The framework offers a scalable and cost-effective solution for high-fidelity dataset construction, providing strong support for downstream tasks such as transfer learning and domain adaptation in structural damage assessment.
• Abstract（参考訳）: 手動ラベリングのコストと非効率を最小化しつつ、インフラストラクチャの安全性を確保するためには、自動構造欠陥アノテーションが不可欠である。 新しいエージェントアノテーションフレームワークであるAgen-based Defect Pattern Tagger (ADPT)が導入され、LVLM(Large Vision-Language Models)とセマンティックなパターンマッチングモジュールと反復的な自己問合せ機構を統合している。 最適化されたドメイン固有のプロンプトと再帰的な検証プロセスを活用することで、ADPTは、生の視覚データを、手動の監督なしに高品質でセマンティックにラベル付けされた欠陥データセットに変換する。 実験の結果,ADPTは欠陥画像と非欠陥画像の区別において最大98%の精度を達成し,クラスバランスデータセットでは80%-92%の精度で4つの欠陥カテゴリに対して85%-98%の精度を達成できた。 このフレームワークは、高忠実度データセット構築のためのスケーラブルで費用対効果の高いソリューションを提供し、構造的損傷評価におけるトランスファーラーニングやドメイン適応などの下流タスクを強力にサポートする。

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