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Cet article présente AgroMind, un benchmark complet spécialisé dans la télédétection agricole. Afin de surmonter les limites des benchmarks existants, notamment la diversité limitée des jeux de données et la simplification excessive de la conception des tâches, nous avons intégré huit jeux de données publics et un jeu de données agricoles privé afin de constituer un ensemble d'évaluation de haute qualité contenant 27 247 paires QA et 19 615 images. AgroMind couvre 13 types de tâches (de l'identification des cultures et de la surveillance sanitaire à l'analyse environnementale) réparties sur quatre dimensions : perception spatiale, compréhension des objets, compréhension des scènes et inférence de scènes. L'évaluation de 20 LMM open source et de quatre modèles fermés avec AgroMind révèle des différences de performances significatives, notamment en matière d'inférence spatiale et de reconnaissance fine, certains LMM de pointe surpassant les performances humaines. AgroMind établit un cadre d'évaluation standardisé pour la télédétection agricole, exposant les limites du domaine des LMM et soulignant les défis importants pour la recherche future. Les données et le code sont disponibles à l'adresse https://rssysu.github.io/AgroMind/ .
