arXiv · NLP· Yu Wu, Guangzeng Han, Ibra Niang Niang, Francia Ravelombola, Maiara Oliveira, Jason Davis, Dong Chen, Feng Lin, Xiaolei Huang·· 6 小时前AI 评分23
PlantXpert：面向植物表型分析的多模态大语言模型基准
From Scientific Crop Imagery to Agronomic Reasoning: A Multimodal LLM Benchmark for Plant Phenotyping
AI 导读
提出面向大豆、棉花、水稻和玉米的 PlantXpert 基准，含 545 张图像与 4351 个样本，用于评估视觉-语言模型在农学推理上的表现。 该基准覆盖病害、虫害、杂草管理和产量等关键农学领域，支持视觉专业知识、定量推理及多步农学推理能力测试。 对 11 个 SOTA VLM 的评测显示，领域微调提升所有模型准确率，许多达到约 70%，其中 9/11 的改进在 Holm 校正后具统计显著性。
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