GEOBench-VLM:专为地理空间任务设计的视觉-语言模型基准测试数据集
2024-11-29 ,由穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学等机构创建了GEOBench-VLM数据集,目的评估视觉-语言模型(VLM)在地理空间任务中的表现。该数据集的推出填补了现有基准测试在地理空间应用中的空白,提供了超过10,000个经过人工验证的指令,推动了环境监测、城市规划和灾害管理等领域的研究。
数据集地址:GEOBench-VLM
一、研究背景:
随着深度学习技术的发展,视觉-语言模型在图像和文本理解方面取得了显著进展。然而,现有的基准测试大多侧重于通用任务,未能充分考虑地理空间数据的独特需求。地理空间应用需要处理复杂的图像数据,并结合时间分析和空间推理,现有模型在这些方面的表现仍显不足。
目前遇到的困难和挑战:
1、缺乏专门的基准测试:现有的基准测试未能涵盖地理空间数据的复杂性,导致模型性能评估的局限性。
2、数据多样性不足:现有数据集在视觉条件、对象类型和尺度方面的多样性不足,限制了模型的泛化能力。
3、模型适应性差:通用视觉-语言模型在处理地理空间特定任务时表现不佳,无法有效应对特定场景的挑战。
数据集地址:GEOBench-VLM
二、让我们来一起看一下GEOBench-VLM数据集
GEOBench-VLM是一个专门为评估视觉-语言模型在地理空间任务中的表现而设计的基准测试数据集。
该数据集包含超过10,000个手动验证的指令,涵盖了场景理解、对象计数、定位、细粒度分类和时间分析等多种任务。数据集设计旨在捕捉地理空间应用中的独特挑战,提供多样化的视觉条件和对象类型。
数据集构建:
通过整合现有的开放数据集,并结合自动化工具和人工注释进行构建。每个任务都从多个数据集中抽取样本,以确保数据的多样性和代表性。
数据集特点:
1、多样性:涵盖多种视觉条件和对象类型,适用于不同的地理空间应用。
2、手动验证:所有指令均经过人工验证,确保数据的准确性和可靠性。
3、任务广泛:包括场景理解、对象计数、时间分析等多种任务,适应不同的研究需求
基准测试:
对多种先进的视觉-语言模型进行了评估,包括通用模型和地理空间特定模型。测试结果显示,尽管现有模型在某些任务上表现良好,但在处理地理空间特定示例时仍面临挑战,表明需要进一步改进。
来自 GEOBench-VLM 基准测试的任务示例。我们的基准测试旨在评估各种遥感应用中的 VLM。该基准测试包括 10,000 多个问题,涵盖对地球观测至关重要的一系列任务,例如时间理解、引用分割、视觉接地、场景理解、计数、详细图像描述和关系推理。
在众多地理空间任务中对 VLM 进行综合基准测试。该基准测试评估了八个核心任务类别的 VLM,评估了它们解释复杂空间数据、分类场景、识别和定位对象、检测事件、生成字幕、分割区域、分析时间变化和处理非光学数据的能力。
GEOBench-VLM 的数据管道:我们的管道集成了各种数据集、自动化工具和手动注释。场景理解、对象分类和非光学分析等任务基于分类数据集,而 GPT-4o 生成具有五个选项的独特 MCQ:一个正确答案、一个语义相似的“最接近”选项和三个合理的替代方案。
跨地理空间任务的 VLM 性能摘要。GPT-4o 在飞机类型分类、灾难类型分类、场景分类和土地利用分类等相对简单的任务中实现了更好的准确性。
三、让我们一起展望数据集的应用
应用场景:湖泊面积变化监测
随着气候变化和人类活动的影响,全球许多地区的湖泊面积正在发生变化,这对生态系统平衡和水资源管理产生了重大影响。为了更好地理解和应对这些变化,需要定期监测湖泊面积的变化情况。
目标:
监测特定区域内湖泊面积的年度变化,评估气候变化和人类活动对湖泊生态系统的影响,并为制定环保政策提供数据支持。
使用GEOBench-VLM数据集的步骤:
1、数据收集与预处理:
利用卫星图像数据,选择覆盖目标湖泊及其周边地区的多时相图像。
使用GEOBench-VLM数据集中的图像预处理工具,对图像进行校正、裁剪和增强,以提高后续分析的准确性。
2、场景理解:
利用GEOBench-VLM数据集中的场景理解任务,训练模型识别湖泊及其周边环境的类型,如区分湖泊、陆地、植被等。
3、对象检测与计数:
应用数据集中的对象检测任务,训练模型在高分辨率卫星图像中识别并标记湖泊边界。
使用对象计数任务,统计特定时期内湖泊的面积变化。
4、时间序列分析:
结合GEOBench-VLM数据集中的时间理解任务,分析湖泊面积随时间的变化趋势。
通过比较不同年份的湖泊面积数据,评估长期的环境变化。
5、结果分析与报告:
分析模型输出的结果,确定湖泊面积变化的具体数值和趋势。
在环境监测领域的实际应用价值,GEOBench-VLM数据集不仅帮助科学家和决策者更好地理解环境变化,还为制定有效的环保政策提供了科学依据。
更多开源数据集,请打开:遇见数据集
遇见数据集-让每个数据集都被发现,让每一次遇见都有价值遇见数据集,国内领先的百万级数据集搜索引擎,实时追踪全球数据集市场,助力把握数字经济时代机遇。https://www.selectdataset.com/
相关文章:

GEOBench-VLM:专为地理空间任务设计的视觉-语言模型基准测试数据集
2024-11-29 ,由穆罕默德本扎耶德人工智能大学等机构创建了GEOBench-VLM数据集,目的评估视觉-语言模型(VLM)在地理空间任务中的表现。该数据集的推出填补了现有基准测试在地理空间应用中的空白,提供了超过10,000个经过人工验证的指…...

说说Elasticsearch查询语句如何提升权重?
大家好,我是锋哥。今天分享关于【说说Elasticsearch查询语句如何提升权重?】面试题。希望对大家有帮助; 说说Elasticsearch查询语句如何提升权重? 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 在 Elasticsearch 中&…...

2-2-18-9 QNX系统架构之文件系统(一)
阅读前言 本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考,翻译和逐句校对后,对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理,旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读,而不必查看晦涩难懂的英文原文,这些文章将会作为一个…...

Unity类银河战士恶魔城学习总结(P156 Audio Settings音频设置)
【Unity教程】从0编程制作类银河恶魔城游戏_哔哩哔哩_bilibili 教程源地址:https://www.udemy.com/course/2d-rpg-alexdev/ 本章节实现了音频的大小设置与保存加载 音频管理器 UI_VolumeSlider.cs 定义了 UI_VolumeSlider 类,用于处理与音频设置相关的…...

springboot vue 会员收银系统 (12)购物车关联服务人员 订单计算提成 开源
前言 完整版演示 http://120.26.95.195/ 开发版演示 http://120.26.95.195:8889/ 在之前的开发进程中,我们完成订单的挂单和取单功能,今天我们完成购物车关联服务人员,用户计算门店服务人员的提成。 1.商品关联服务人员 服务人员可以选择 一…...

P3916 图的遍历(Tarjan缩点和反向建边)
P3916 图的遍历 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 写法一:Tarjan 思路:先运用Tarjan算法得到每个连通块中最大的编号,然后对每个连通块进行缩点重新建图,进行dfs,得到缩点后的连通块能够达到的最大编号。 Code: conste…...

Android13 允许桌面自动旋转
一)需求-场景 Android13 实现允许桌面自动旋转 Android13 版本开始后,支持屏幕自动旋转,优化体验和兼容性,适配不同屏幕 主界面可自动旋转 二)参考资料 android framework13-launcher3【06手机旋转问题】 Launcher默…...

cocotb value cocotb—基础语法对照篇
cocotb—基础语法对照篇 import cocotb from cocotb.triggers import Timer from adder_model import adder_model from cocotb.clock import Clock from cocotb.triggers import RisingEdge import randomcocotb.test() async def adder_basic_test(dut):"""Te…...
001-SpringBoot整合日志
SpringBoot整合日志 一、引入依赖二、配置 application.yml三、配置文件 logback.xml四、配置文件 WebConfigurerAdapter五、配置常量文件六、配置拦截器七、效果展示一、引入依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId&…...
【Java基础面试题011】什么是Java中的自动装箱和拆箱?
相关知识补充:《Java从入门到精通(JDK17版)》_尚硅谷电子书.pdf Autism_Btkrsr/Blog_md_to_pdf - 码云 - 开源中国 (gitee.com) 回答重点 自动装箱:Java编译器自动将基本数据类型转换为包装类型 自动拆箱:Java编译器自动将包装类转换为基…...

ERROR in [eslint] Invalid Options ‘extensions‘ has been removed.
看着这个报错 感觉是版本不对引起的 ERROR in [eslint] Invalid Options: - Unknown options: extensions - extensions has been removed. ERROR in Error: Child compilation failed: [eslint] Invalid Options: - Unknown options: extensions - extensions has b…...
消息传递神经网络(Message Passing Neural Networks, MPNN)
消息传递神经网络(Message Passing Neural Networks, MPNN) 一、引言二、消息传递框架概述1.消息传递阶段(1)消息生成与传播-message(2)消息聚合-aggregate(3)消息更新-update&#…...
常用图像变换方法
伽马变换: void gamma_transform(cv::Mat &img, double gamma) {cv::Mat normalized;img.convertTo(normalized, CV_64F...

从被动响应到主动帮助,ProActive Agent开启人机交互新篇章
在人工智能领域,我们正见证着一场革命性的变革。传统的AI助手,如ChatGPT,需要明确的指令才能执行任务。但现在,清华大学联合面壁智能等团队提出了一种全新的主动式Agent交互范式——ProActive Agent,它能够主动观察环境…...

力扣hot100道【贪心算法后续解题方法心得】(三)
力扣hot100道【贪心算法后续解题方法心得】 十四、贪心算法关键解题思路1、买卖股票的最佳时机2、跳跃游戏3、跳跃游戏 | |4、划分字母区间 十五、动态规划什么是动态规划?关键解题思路和步骤1、打家劫舍2、01背包问题3、完全平方式4、零钱兑换5、单词拆分6、最长递…...

工业齐套管理虚拟现实仿真模拟软件
工业齐套管理虚拟现实仿真模拟软件是与法国最大的汽车制造商合作开发的一款虚拟现实仿真模拟软件,借助身临其境的虚拟现实环境,无需停止生产线,即可模拟仓库和提货区域。 工业齐套管理虚拟现实仿真模拟软件不仅适用于汽车工业,安全…...

ARP表、MAC表、路由表的区别和各自作用
文章目录 ARP表、MAC表、路由表的区别和各自作用同一网络内:ARP表request - 请求reply - 响应 MAC地址在同一网络内,交换机如何工作? 不同网络路由表不同网络通信流程PC1到路由器路由器到PC2流程图 简短总结 ARP表、MAC表、路由表的区别和各自作用 拓扑图如下: 同一网络内:…...

Android 使用OpenGLES + MediaPlayer 获取视频截图
概述 Android 获取视频缩略图的方法通常有: ContentResolver: 使用系统数据库MediaMetadataRetriever: 这个是android提供的类,用来获取本地和网络media相关文件的信息ThumbnailUtils: 是在android2.2(api8)之后新增的一个,该类为…...

浏览器的事件循环机制
浏览器和Node的事件循环机制 引言浏览器的事件循环机制 引言 由于JS是单线程的脚本语言,所以在同一时间只能做一件事情,当遇到多个任务时,我们不可能一直等待任务完成,这会造成巨大的资源浪费。为了协调时间,用户交互…...

Z2400032基于Java+Mysql+SSM的校园在线点餐系统的设计与实现 代码 论文
在线点餐系统 1.项目描述2. 技术栈3. 项目结构后端前端 4. 功能模块5. 项目实现步骤注意事项 6.界面展示7.源码获取 1.项目描述 本项目旨在开发一个校园在线点餐系统,通过前后端分离的方式,为在校学生提供便捷的餐厅点餐服务,同时方便餐厅和…...

linux之kylin系统nginx的安装
一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源(HTML/CSS/图片等),响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址,提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...

vscode(仍待补充)
写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh? debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析 题目: 表:sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记
思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码: https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...

学习STC51单片机32(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏2
每日一言 今天的每一份坚持,都是在为未来积攒底气。 案例:OLED显示一个A 这边观察到一个点,怎么雪花了就是都是乱七八糟的占满了屏幕。。 解释 : 如果代码里信号切换太快(比如 SDA 刚变,SCL 立刻变&#…...

基于Java+MySQL实现(GUI)客户管理系统
客户资料管理系统的设计与实现 第一章 需求分析 1.1 需求总体介绍 本项目为了方便维护客户信息为了方便维护客户信息,对客户进行统一管理,可以把所有客户信息录入系统,进行维护和统计功能。可通过文件的方式保存相关录入数据,对…...

人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域
本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...
十九、【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建
【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建 前言准备工作第一部分:回顾 Django 内置的 `User` 模型第二部分:设计并创建 `Role` 和 `UserProfile` 模型第三部分:创建 Serializers第四部分:创建 ViewSets第五部分:注册 API 路由第六部分:后端初步测…...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P7前端与链上集成
一、Next.js技术栈 ✅ 概念介绍 Next.js 是一个基于 React 的 服务端渲染(SSR)与静态网站生成(SSG) 框架,由 Vercel 开发。它简化了构建生产级 React 应用的过程,并内置了很多特性: ✅ 文件系…...

【大模型】RankRAG:基于大模型的上下文排序与检索增强生成的统一框架
文章目录 A 论文出处B 背景B.1 背景介绍B.2 问题提出B.3 创新点 C 模型结构C.1 指令微调阶段C.2 排名与生成的总和指令微调阶段C.3 RankRAG推理:检索-重排-生成 D 实验设计E 个人总结 A 论文出处 论文题目:RankRAG:Unifying Context Ranking…...