論文の概要: Zero-shot Visual Relation Detection via Composite Visual Cues from Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12476v4
• Date: Tue, 28 Nov 2023 09:36:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 16:06:24.694669
• Title: Zero-shot Visual Relation Detection via Composite Visual Cues from Large Language Models
• Title（参考訳）: 大言語モデルからの複合視覚手がかりによるゼロショット視覚関連検出
• Authors: Lin Li, Jun Xiao, Guikun Chen, Jian Shao, Yueting Zhuang, Long Chen
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショット視覚認識のための新しい手法であるRECODEを提案する。 各述語カテゴリを主題、対象、空間構成要素に分解する。 異なる視覚的手がかりは、異なる視点から類似した関係カテゴリの識別可能性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.60439935450292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained vision-language models, such as CLIP, have demonstrated strong generalization capabilities, making them promising tools in the realm of zero-shot visual recognition. Visual relation detection (VRD) is a typical task that identifies relationship (or interaction) types between object pairs within an image. However, naively utilizing CLIP with prevalent class-based prompts for zero-shot VRD has several weaknesses, e.g., it struggles to distinguish between different fine-grained relation types and it neglects essential spatial information of two objects. To this end, we propose a novel method for zero-shot VRD: RECODE, which solves RElation detection via COmposite DEscription prompts. Specifically, RECODE first decomposes each predicate category into subject, object, and spatial components. Then, it leverages large language models (LLMs) to generate description-based prompts (or visual cues) for each component. Different visual cues enhance the discriminability of similar relation categories from different perspectives, which significantly boosts performance in VRD. To dynamically fuse different cues, we further introduce a chain-of-thought method that prompts LLMs to generate reasonable weights for different visual cues. Extensive experiments on four VRD benchmarks have demonstrated the effectiveness and interpretability of RECODE.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような事前訓練された視覚言語モデルは強力な一般化能力を示しており、ゼロショット視覚認識の領域において有望なツールとなっている。 視覚的関係検出(VRD)は、画像内のオブジェクトペア間の関係(または相互作用)タイプを特定する典型的なタスクである。 しかし、ゼロショットvrdのクラスベースプロンプトが一般的であるクリップは、異なる細かな関係タイプを区別するのに苦労し、2つのオブジェクトの本質的な空間情報を無視するなど、いくつかの弱点がある。 そこで本研究では,複合記述プロンプトによる関係検出を解消する,ゼロショットvrd: recodeを提案する。 具体的には、まず各述語カテゴリを主題、対象、空間構成要素に分解する。 次に、大きな言語モデル(LLM)を活用して、各コンポーネントに対する記述ベースのプロンプト(またはビジュアルキュー)を生成する。 異なる視覚的な手がかりは、異なる視点から類似した関連カテゴリの識別性を高め、vrdのパフォーマンスを著しく向上させる。 異なる視覚的手がかりを動的に融合させるために,LLMが異なる視覚的手がかりに対して適切な重みを生成できるようにするチェーン・オブ・シント法を導入する。 4つのVRDベンチマークの大規模な実験は、RECODEの有効性と解釈可能性を示している。

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