WildFireCan-MMD: A Multimodal Dataset for Classification of User-Generated Content During Wildfires in Canada
作者: Braeden Sherritt, Isar Nejadgholi, Efstratios Aivaliotis, Khaled Mslmani, Marzieh Amini
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-04-17 (更新: 2025-11-11)
💡 一句话要点
WildFireCan-MMD：提出加拿大野火期间用户生成内容分类的多模态数据集
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 野火监测 多模态数据 社交媒体分析 用户生成内容 灾害响应
📋 核心要点
- 现有野火信息获取方法存在速度慢、成本高等问题，难以满足快速响应需求，社交媒体数据蕴含价值但缺乏有效利用。
- 论文构建了WildFireCan-MMD数据集，专注于加拿大野火场景下的多模态社交媒体数据，并进行主题标注，为后续研究提供基础。
- 实验表明，定制训练模型在WildFireCan-MMD数据集上表现优于零样本视觉-语言模型和基线方法，F1分数达到84.48%。
📝 摘要（中文）
在野火期间，快速获取信息至关重要，但传统数据源速度慢且成本高昂。社交媒体提供了实时更新，但提取相关见解仍然是一个挑战。本文关注多模态野火社交媒体数据，尽管现有数据集中存在此类数据，但在加拿大背景下，其代表性不足。我们提出了WildFireCan-MMD，这是一个新的多模态数据集，包含来自近期加拿大野火的X平台帖子，并标注了十二个关键主题。我们评估了零样本视觉-语言模型在该数据集上的性能，并将其结果与自定义训练和基线分类器的结果进行了比较。结果表明，虽然基线方法和零样本提示提供了快速部署，但当有标签数据可用时，自定义训练模型优于它们。我们性能最佳的自定义模型达到了84.48%的F1分数，优于视觉-语言模型和基线分类器。我们还展示了如何通过收集和分析大型未标记数据集，使用该模型来揭示野火期间的趋势。我们的数据集有助于未来在野火响应方面的研究，我们的发现强调了定制数据集和特定任务训练的重要性。重要的是，此类数据集应本地化，因为不同地区和背景下的灾害响应需求各不相同。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决加拿大野火期间，如何从社交媒体用户生成内容中快速、准确地提取关键信息的问题。现有方法要么依赖传统数据源，速度慢且成本高，要么直接应用通用模型，无法有效处理特定区域和场景下的数据，缺乏针对性。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对加拿大野火场景的多模态数据集WildFireCan-MMD，并基于此数据集训练定制模型。通过高质量的标注数据，提升模型在特定任务上的性能，从而更有效地从社交媒体数据中提取有价值的信息。
技术框架：整体流程包括数据收集、数据标注、模型训练与评估以及趋势分析。首先，从X平台收集与加拿大野火相关的帖子，包括文本和图像。然后，对这些帖子进行多主题标注，构建WildFireCan-MMD数据集。接着，使用该数据集训练自定义模型，并与零样本视觉-语言模型和基线分类器进行比较。最后，利用训练好的模型分析大规模未标注数据，挖掘野火期间的趋势。
关键创新：论文的关键创新在于构建了一个针对加拿大野火场景的、包含多模态数据的标注数据集WildFireCan-MMD。与现有数据集相比，该数据集更具地域针对性，能够更好地反映加拿大地区的野火特点和用户表达方式。此外，论文还验证了定制模型在特定任务上的优越性。
关键设计：论文中，数据集的标注方案设计了十二个关键主题，涵盖了野火相关的各个方面，例如火灾位置、影响、救援行动等。模型训练方面，具体使用的模型结构、损失函数和优化器等技术细节未知，但强调了针对特定任务进行训练的重要性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在WildFireCan-MMD数据集上，定制训练模型表现优于零样本视觉-语言模型和基线分类器。最佳自定义模型的F1分数达到了84.48%，显著提升了野火相关信息提取的准确性。该结果强调了针对特定领域和任务进行数据收集和模型训练的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于野火监测、灾害响应和公共安全领域。通过分析社交媒体数据，可以实时了解火灾蔓延情况、受灾影响以及公众需求，为政府部门和救援组织提供决策支持，提高灾害应对效率，并有助于公众更好地了解灾情和参与互助。
📄 摘要（原文）
Rapid information access is vital during wildfires, yet traditional data sources are slow and costly. Social media offers real-time updates, but extracting relevant insights remains a challenge. In this work, we focus on multimodal wildfire social media data, which, although existing in current datasets, is currently underrepresented in Canadian contexts. We present WildFireCan-MMD, a new multimodal dataset of X posts from recent Canadian wildfires, annotated across twelve key themes. We evaluate zero-shot vision-language models on this dataset and compare their results with those of custom-trained and baseline classifiers. We show that while baseline methods and zero-shot prompting offer quick deployment, custom-trained models outperform them when labelled data is available. Our best-performing custom model reaches 84.48% f-score, outperforming VLMs and baseline classifiers. We also demonstrate how this model can be used to uncover trends during wildfires, through the collection and analysis of a large unlabeled dataset. Our dataset facilitates future research in wildfire response, and our findings highlight the importance of tailored datasets and task-specific training. Importantly, such datasets should be localized, as disaster response requirements vary across regions and contexts.