論文の概要: Breaking Common Sense: WHOOPS! A Vision-and-Language Benchmark of Synthetic and Compositional Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07274v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 16:49:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 13:57:37.405391
• Title: Breaking Common Sense: WHOOPS! A Vision-and-Language Benchmark of Synthetic and Compositional Images
• Title（参考訳）: 常識を破る: なんてこった! 合成画像と合成画像の視覚言語ベンチマーク
• Authors: Nitzan Bitton-Guetta, Yonatan Bitton, Jack Hessel, Ludwig Schmidt, Yuval Elovici, Gabriel Stanovsky, Roy Schwartz
• Abstract要約: ビジュアルコモンセンスのための新しいデータセットとベンチマークであるWHOOPS!を紹介します。 データセットは、デザイナによって作成された、意図的に常識を守るイメージで構成されています。 GPT3やBLIP2のような最先端モデルがWHOOPSの人間性能に遅れをきたしていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.312031574476165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weird, unusual, and uncanny images pique the curiosity of observers because they challenge commonsense. For example, an image released during the 2022 world cup depicts the famous soccer stars Lionel Messi and Cristiano Ronaldo playing chess, which playfully violates our expectation that their competition should occur on the football field. Humans can easily recognize and interpret these unconventional images, but can AI models do the same? We introduce WHOOPS!, a new dataset and benchmark for visual commonsense. The dataset is comprised of purposefully commonsense-defying images created by designers using publicly-available image generation tools like Midjourney. We consider several tasks posed over the dataset. In addition to image captioning, cross-modal matching, and visual question answering, we introduce a difficult explanation generation task, where models must identify and explain why a given image is unusual. Our results show that state-of-the-art models such as GPT3 and BLIP2 still lag behind human performance on WHOOPS!. We hope our dataset will inspire the development of AI models with stronger visual commonsense reasoning abilities. Data, models and code are available at the project website: whoops-benchmark.github.io
• Abstract（参考訳）: 弱く、異常で、不気味なイメージは、観察者の好奇心を喚起する。 例えば、2022年のワールドカップ中に公開された画像は、有名なサッカースターのライオネル・メッシとクリスティアーノ・ロナルドがチェスをしている様子を描いている。 人間はこれらの非伝統的なイメージを容易に認識し解釈できますが、AIモデルも同じことができますか? 私たちは、visual commonsenseの新しいデータセットとベンチマークであるwhoops!を紹介します。 データセットは、midjourneyのような一般公開された画像生成ツールを使用して設計者が作成した、意図的に常識に準拠したイメージで構成されている。 データセット上のいくつかのタスクについて検討する。 画像キャプション, クロスモーダルマッチング, 視覚的質問応答に加えて, モデルが与えられた画像がなぜ異常であるかを識別し, 説明しなければならない, 困難な説明生成タスクを導入する。 GPT3やBLIP2のような最先端モデルがWHOOPSの人間性能に遅れをきたしていることを示す。 . われわれのデータセットは、より強力なビジュアルコモンセンス推論能力を持つAIモデルの開発を促すことを願っている。 データ、モデル、コードはプロジェクトのwebサイト:whoops-benchmark.github.ioで入手できる。

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