Leveraging Multimodal LLMs for Built Environment and Housing Attribute Assessment from Street-View Imagery
यह शोध पत्र एक ऐसे नवीन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो गूगल स्ट्रीट व्यू इमेजरी का उपयोग करके देश भर में इमारतों की स्थिति और आवास संबंधी विशेषताओं का स्वचालित और कुशलतापूर्वक मूल्यांकन करने के लिए फाइन-ट्यून्ड और डिस्टिल्ड मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे मानव रेटर्स के समान उच्च सटीकता प्राप्त होती है और साथ ही कंप्यूटिंग लागत और लेबलिंग प्रयास में उल्लेखनीय कमी आती है।