論文の概要: VLUE: A Multi-Task Benchmark for Evaluating Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15237v1
• Date: Mon, 30 May 2022 16:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 17:46:57.144129
• Title: VLUE: A Multi-Task Benchmark for Evaluating Vision-Language Models
• Title（参考訳）: vlue:視覚言語モデル評価のためのマルチタスクベンチマーク
• Authors: Wangchunshu Zhou, Yan Zeng, Shizhe Diao, Xinsong Zhang
• Abstract要約: 視覚言語前訓練の最近の進歩は、様々な視覚言語タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。 一般化能力と効率-性能トレードオフを評価するマルチタスクマルチディメンジョン・ベンチマークであるVision-Language Understanding Evaluationベンチマークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.549122658275383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in vision-language pre-training (VLP) have demonstrated impressive performance in a range of vision-language (VL) tasks. However, there exist several challenges for measuring the community's progress in building general multi-modal intelligence. First, most of the downstream VL datasets are annotated using raw images that are already seen during pre-training, which may result in an overestimation of current VLP models' generalization ability. Second, recent VLP work mainly focuses on absolute performance but overlooks the efficiency-performance trade-off, which is also an important indicator for measuring progress. To this end, we introduce the Vision-Language Understanding Evaluation (VLUE) benchmark, a multi-task multi-dimension benchmark for evaluating the generalization capabilities and the efficiency-performance trade-off (``Pareto SOTA'') of VLP models. We demonstrate that there is a sizable generalization gap for all VLP models when testing on out-of-distribution test sets annotated on images from a more diverse distribution that spreads across cultures. Moreover, we find that measuring the efficiency-performance trade-off of VLP models leads to complementary insights for several design choices of VLP. We release the VLUE benchmark to promote research on building vision-language models that generalize well to more diverse images and concepts unseen during pre-training, and are practical in terms of efficiency-performance trade-off.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語前訓練(VLP)の最近の進歩は、視覚言語前訓練(VL)タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、一般のマルチモーダル・インテリジェンスの構築におけるコミュニティの進展を測定するためのいくつかの課題がある。 まず、下流のVLデータセットのほとんどは、事前トレーニング中にすでに見られる生画像を使って注釈付けされ、現在のVLPモデルの一般化能力を過大評価する可能性がある。 第二に、最近のVLPの研究は主に絶対性能に焦点を当てているが、進歩を測定する重要な指標である効率と性能のトレードオフを見落としている。 この目的のために、VLPモデルの一般化能力と効率性能トレードオフ(`Pareto SOTA''')を評価するマルチタスクマルチ次元ベンチマークであるVision-Language Understanding Evaluation (VLUE)ベンチマークを導入する。 文化にまたがるより多様な分布の画像にアノテートされた分散テストセットをテストする際に、すべてのvlpモデルにかなりの一般化ギャップがあることを実証する。 さらに,VLPモデルの効率と性能のトレードオフを測定することで,VLPの設計選択の相補的な洞察が得られた。 我々はVLUEベンチマークを公開し、事前学習中に見つからないより多様な画像や概念を一般化し、効率と性能のトレードオフの観点から実践的な視覚言語モデルの構築を促進する。

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