論文の概要: Detection and Measurement of Hailstones with Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06008v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 15:07:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.301004
• Title: Detection and Measurement of Hailstones with Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルによるハイルストーンの検出と測定
• Authors: Moritz Alker, David C. Schedl, Andreas Stöckl,
• Abstract要約: この研究は、オーストリアで記録された干し草の出来事をクラウドソースで474枚の画像から成っている。 そこで本研究では,1段階と2段階のプロンプト戦略を用いた4つのモデルを比較した。 以上の結果から,事前訓練したモデルはすでに画像から土石の直径を計測できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5489046505746704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study examines the use of social media and news images to detect and measure hailstones, utilizing pre-trained multimodal large language models. The dataset for this study comprises 474 crowdsourced images of hailstones from documented hail events in Austria, which occurred between January 2022 and September 2024. These hailstones have maximum diameters ranging from 2 to 11cm. We estimate the hail diameters and compare four different models utilizing one-stage and two-stage prompting strategies. The latter utilizes additional size cues from reference objects, such as human hands, within the image. Our results show that pretrained models already have the potential to measure hailstone diameters from images with an average mean absolute error of 1.12cm for the best model. In comparison to a single-stage prompt, two-stage prompting improves the reliability of most models. Our study suggests that these off-the-shelf models, even without fine-tuning, can complement traditional hail sensors by extracting meaningful and spatially dense information from social media imagery, enabling faster and more detailed assessments of severe weather events. The automated real-time image harvesting from social media and other sources remains an open task, but it will make our approach directly applicable to future hail events.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,事前学習したマルチモーダル大言語モデルを用いて,ソーシャルメディアとニュース画像を用いて,土石の検出と測定を行う。 本研究のデータセットは,2022年1月から2024年9月までにオーストリアで発生した土砂災害の資料から,474個の土砂岩をクラウドソーシングした画像からなる。 これらの土石の最大径は2cmから11cmである。 そこで本研究では,1段階と2段階のプロンプト戦略を用いた4つのモデルを比較した。 後者は、画像内の人間の手のような参照対象から追加のサイズの手がかりを利用する。 以上の結果から,事前訓練したモデルでは,最良モデルの平均絶対誤差1.12cmの画像から土石の直径を測定することが可能であることが示唆された。 単段プロンプトと比較して、2段プロンプトはほとんどのモデルの信頼性を向上させる。 本研究は,これらのオフザシェルフモデルは,微調整なしでもソーシャルメディア画像から有意義かつ空間的に密集した情報を抽出し,より高速かつ詳細な気象事象の評価を可能にすることによって,従来のヘイルセンサを補完することができることを示唆している。 ソーシャルメディアなどのソースから得られるリアルタイム画像の自動抽出は、まだオープンな作業だが、われわれのアプローチを将来の干ばつのイベントに直接適用する。

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