Exploring Social Media Image Categorization Using Large Models with Different Adaptation Methods: A Case Study on Cultural Nature's Contributions to People

📄 arXiv: 2410.00275v3 📥 PDF

作者: Rohaifa Khaldi, Domingo Alcaraz-Segura, Ignacio Sánchez-Herrera, Javier Martinez-Lopez, Carlos Javier Navarro, Siham Tabik

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2025-05-20)

备注: 23 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出FLIPS数据集，并探索大模型在社交媒体图像分类中的应用，聚焦文化自然贡献

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交媒体图像分类 大型模型 视觉语言模型 数据集构建 文化自然 迁移学习 提示学习

📋 核心要点

  1. 社交媒体图像分类面临开放世界内容和抽象概念的挑战，现有方法依赖人工监督且缺乏公开基准。
  2. 论文核心在于探索大型模型及其组合在社交媒体图像分类中的潜力，并评估不同适应方法的性能。
  3. 论文构建了FLIPS数据集，并从成本、生产力、可扩展性和结果质量等方面评估了大模型在图像分类上的表现。

📝 摘要（中文）

社交媒体图像为建模、映射和理解人类与自然和文化遗产的互动提供了宝贵的见解。然而，由于其视觉内容的多样性和异质性，将这些图像分类为语义上有意义的组仍然非常复杂，因为它们包含开放世界的人类和自然元素。当类别涉及抽象概念且缺乏一致的视觉模式时，这一挑战变得更大。相关研究涉及人工监督分类过程，并且缺乏公共基准数据集使得这些工作之间的比较不可行。另一方面，大型模型（包括大型语言模型（LLM）、大型视觉模型（LVM）和大型视觉语言模型（LVLM））的不断进步提供了广阔的未开发解决方案空间。在这项工作中，1）我们引入了FLIPS，一个Flickr图像数据集，捕捉人类与自然之间的互动，以及2）评估基于不同类型和大型模型组合的各种解决方案，使用各种适应方法。我们评估并报告它们在成本、生产力、可扩展性和结果质量方面的性能，以应对社交媒体图像分类的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交媒体图像分类问题，特别是针对包含人类与自然互动场景的图像。现有方法的痛点在于需要大量人工标注，缺乏可比性强的公开数据集，且难以处理图像内容的多样性和抽象概念。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的大型模型（包括LLM、LVM和LVLM）的强大表征能力，通过不同的适应方法，实现对社交媒体图像的自动分类。通过探索不同模型的组合方式，提升分类性能。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1）构建FLIPS数据集，包含Flickr上的人类与自然互动图像；2）选择不同类型的大型模型，如LLM、LVM和LVLM；3）采用不同的适应方法，例如微调、提示学习等；4）评估不同模型和适应方法在FLIPS数据集上的性能，指标包括成本、生产力、可扩展性和结果质量。

关键创新：论文的关键创新在于：1）提出了FLIPS数据集，为社交媒体图像分类研究提供了一个新的基准；2）系统性地探索了不同类型的大型模型及其组合在社交媒体图像分类中的应用；3）评估了不同适应方法对模型性能的影响，为实际应用提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1）FLIPS数据集的构建，需要考虑图像的多样性和代表性；2）大型模型的选择，需要考虑模型的表征能力和计算成本；3）适应方法的选择，需要考虑方法的有效性和易用性；4）评估指标的选择，需要全面反映模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了FLIPS数据集，并评估了多种基于大型模型的图像分类方法。实验结果表明，通过合适的模型选择和适应方法，可以有效提升社交媒体图像分类的性能。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细报告，为后续研究提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于环境监测、文化遗产保护、旅游推荐等领域。通过自动分析社交媒体图像，可以了解人类与自然环境的互动模式，评估文化遗产的价值，并为游客提供个性化的旅游推荐。未来，该技术还可以扩展到其他类型的社交媒体数据分析，为社会科学研究提供新的视角。

📄 摘要（原文）

Social media images provide valuable insights for modeling, mapping, and understanding human interactions with natural and cultural heritage. However, categorizing these images into semantically meaningful groups remains highly complex due to the vast diversity and heterogeneity of their visual content as they contain an open-world human and nature elements. This challenge becomes greater when categories involve abstract concepts and lack consistent visual patterns. Related studies involve human supervision in the categorization process and the lack of public benchmark datasets make comparisons between these works unfeasible. On the other hand, the continuous advances in large models, including Large Language Models (LLMs), Large Visual Models (LVMs), and Large Visual Language Models (LVLMs), provide a large space of unexplored solutions. In this work 1) we introduce FLIPS a dataset of Flickr images that capture the interaction between human and nature, and 2) evaluate various solutions based on different types and combinations of large models using various adaptation methods. We assess and report their performance in terms of cost, productivity, scalability, and result quality to address the challenges of social media image categorization.