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대규모 시각 언어 모델을 활용한 효율적인 재난 후 피해 평가 및 보고

재난 대응은 종종 지연과 일관성 없는 평가로 어려움을 겪습니다. 여기서 저자들은 재난 이미지를 해석하고, 경고 및 계획을 생성하며, 재난 후 의사 결정에 대한 신속하고 표준화된 지원을 제공하는 다중 에이전트 LVLM 시스템인 DisasTeller를 개발했습니다.
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Integration of large vision language models for efficient post-disaster damage assessment and reporting
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