AgriBench:多模态大型语言模型的分层农业基准

发布时间：

2025-02-28

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本文介绍了农业基准（AgriBench），这是首个为评估农业应用中的多模态大型语言模型（MM-LLMs）而设计的农业基准。为了进一步解决基于农业知识的数据集限制问题，我们提出了MM-LUCAS，这是一个多模态农业数据集，包括1,784幅景观图像、分割掩膜、深度图和详细注释（地理位置、国家、日期、土地覆被和土地利用分类详情、质量评分、美学评分等），该数据集基于土地利用/覆被区域框架调查（LUCAS）数据集，其中包含欧盟（EU）领土上土地利用和土地覆被的可比统计数据。这项工作提出了推进农业MM-LLMs的开创性观点，目前仍在进行中，为基于特定专家知识的MM-LLMs的未来发展和创新提供了宝贵的见解。

  
 图1 农业领域MM任务难度的五个层次。
  
表1 缩写
  
图2 左图:MM-LUCAS数据集概览。中间:数据收集和处理的说明。右图:MM-LUCAS数据集中的数据示例。中间和右边的方块颜色对应左边的方块颜色。
 
表2 MM-LUCAS数据集中的微数据详情
 
 表3 27个欧盟国家
 
 表4 MM-LUCAS中34个语义分割类
 
 表5 GPT- 4o为LandQA生成的问题提示示例。
 
 图3 前10个lc1_label和所有lu1_label类别的分布。
  
表6 MM-LUCAS数据集土地覆盖(LC)分类
 
表7 MM-LUCAS数据集的土地利用(LU)分类
 
 图4 不同分割类别的平均审美评分(AS)。
 
  图5 质量得分和审美得分在欧盟的空间分布。
 
 图6 五个最常见的类别和五个最不常见的类别的美学评分(AS)的季节性变化。

来源

Zhou Y, Ryo M. AgriBench: A Hierarchical Agriculture Benchmark for Multimodal Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2412.00465, 2024.

 

编辑

王三三

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