본 논문은 화성 관련 다양한 작업을 위한 모델을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 최초의 벤치마크인 Mars-Bench를 소개합니다. Mars-Bench는 궤도 및 표면 이미지를 사용하여 크레이터, 원뿔, 바위, 서리 등 주요 지질학적 특징에 초점을 맞춘 분류, 분할, 객체 감지를 포함한 20개의 데이터 세트로 구성됩니다. 본 논문은 또한 자연 이미지, 지구 위성 데이터 및 최첨단 시각-언어 모델로 사전 훈련된 모델을 사용한 표준화된 데이터 세트 및 기본 평가를 제공합니다. 분석 결과는 화성 특정 기반 모델이 일반 도메인 모델보다 유리할 수 있음을 시사하며, 도메인 적응형 사전 훈련에 대한 추가 탐구를 장려합니다.
