FishNet++: Analyzing the capabilities of Multimodal Large Language Models in marine biology

📄 arXiv: 2509.25564v1 📥 PDF

作者: Faizan Farooq Khan, Yousef Radwan, Eslam Abdelrahman, Abdulwahab Felemban, Aymen Mir, Nico K. Michiels, Andrew J. Temple, Michael L. Berumen, Mohamed Elhoseiny

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-29

备注: 3 figures 8 tables

💡 一句话要点

FishNet++：评估多模态大语言模型在海洋生物学中的能力，并构建大规模基准数据集。

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

关键词: 多模态大语言模型 海洋生物学 鱼类识别 基准数据集 视觉-语言模型

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在海洋生物学，特别是鱼类物种识别方面表现不足，无法满足生态监测需求。
  2. 构建大规模多模态基准数据集FishNet++，包含文本描述、关键点标注和边界框，以弥补领域知识的不足。
  3. FishNet++旨在促进专业视觉-语言模型的开发，提升其在水生科学领域的应用能力。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLMs)已展示出令人印象深刻的跨领域能力，但它们在海洋生物学等专业科学领域中的能力仍未得到充分探索。本文系统地评估了最先进的MLLMs，揭示了它们在执行精细的鱼类物种识别方面的显著局限性，最佳开源模型的准确率低于10%。这项任务对于监测人为压力下的海洋生态系统至关重要。为了解决这一差距，并调查这些失败是否源于缺乏领域知识，我们引入了FishNet++，一个大规模的多模态基准。FishNet++通过35,133个用于多模态学习的文本描述、706,426个用于形态学研究的关键点注释和119,399个用于检测的边界框，显著扩展了现有资源。通过提供这套全面的注释，我们的工作促进了专业视觉-语言模型的开发和评估，从而能够推进水生科学。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）在海洋生物学领域，特别是鱼类物种精细识别方面的能力不足问题。现有方法在处理专业性强、数据稀缺的海洋生物图像时，泛化能力较差，难以满足实际应用需求。开源模型在鱼类识别任务上的准确率极低，表明其缺乏足够的领域知识。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个大规模、多模态的基准数据集FishNet++，为MLLMs提供丰富的领域知识和训练数据，从而提升其在海洋生物学领域的识别和理解能力。该数据集包含文本描述、关键点标注和边界框等多模态信息，旨在促进更专业、更精准的视觉-语言模型的开发。

技术框架：FishNet++数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：数据收集，包括图像和文本数据的获取；数据标注，包括鱼类物种的边界框标注、关键点标注和文本描述；数据清洗和验证，确保数据的质量和准确性。该数据集旨在为MLLMs提供多模态的训练数据，从而提升其在鱼类识别、形态学分析和生态监测等方面的能力。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个大规模、多模态的海洋生物学基准数据集FishNet++。与现有数据集相比，FishNet++不仅规模更大，而且包含更丰富的多模态信息，例如文本描述和关键点标注。这些多模态信息可以帮助MLLMs更好地理解鱼类图像，从而提升其识别和理解能力。此外，FishNet++的构建也为其他研究者提供了一个评估和比较MLLMs在海洋生物学领域性能的平台。

关键设计：FishNet++数据集包含以下关键设计：1) 大规模：包含大量鱼类图像和文本描述，以提供足够的训练数据；2) 多模态：包含边界框、关键点和文本描述等多模态信息，以促进更全面的理解；3) 精细标注：提供精细的物种标注和关键点标注，以支持细粒度的识别和分析；4) 领域特定：专注于海洋生物学领域，以满足专业应用的需求。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节将取决于使用FishNet++进行训练的MLLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有开源MLLM在FishNet++数据集上的鱼类物种识别准确率低于10%，凸显了领域知识的缺乏。FishNet++数据集的发布为后续研究提供了基准，有望推动更专业、更精准的海洋生物学视觉-语言模型的发展。未来的研究可以基于FishNet++，探索更有效的多模态融合方法和领域知识迁移策略，从而显著提升MLLM在海洋生物学领域的应用能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于海洋生态监测、渔业资源管理、水产养殖等领域。通过提升MLLM在鱼类识别和理解方面的能力，可以更有效地监测海洋生态系统的健康状况，评估渔业资源的可持续性，并优化水产养殖的管理策略。此外，该数据集的发布也将促进相关领域的研究和创新。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated impressive cross-domain capabilities, yet their proficiency in specialized scientific fields like marine biology remains underexplored. In this work, we systematically evaluate state-of-the-art MLLMs and reveal significant limitations in their ability to perform fine-grained recognition of fish species, with the best open-source models achieving less than 10\% accuracy. This task is critical for monitoring marine ecosystems under anthropogenic pressure. To address this gap and investigate whether these failures stem from a lack of domain knowledge, we introduce FishNet++, a large-scale, multimodal benchmark. FishNet++ significantly extends existing resources with 35,133 textual descriptions for multimodal learning, 706,426 key-point annotations for morphological studies, and 119,399 bounding boxes for detection. By providing this comprehensive suite of annotations, our work facilitates the development and evaluation of specialized vision-language models capable of advancing aquatic science.