論文の概要: Using Visual Cropping to Enhance Fine-Detail Question Answering of BLIP-Family Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00228v1
• Date: Wed, 31 May 2023 22:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 19:10:34.936944
• Title: Using Visual Cropping to Enhance Fine-Detail Question Answering of BLIP-Family Models
• Title（参考訳）: ビジュアル・クロップによるBLIP-Family Modelの詳細な質問応答
• Authors: Jiarui Zhang, Mahyar Khayatkhoei, Prateek Chhikara, Filip Ilievski
• Abstract要約: 視覚的トリミングは,詳細な質問に対して,最先端の視覚的質問応答モデルの性能を向上させることができるかを検討する。 CLIPとBLIPビジュアルQAモデル勾配によるマルチモーダル埋め込みに基づく2つの自動収穫戦略を考案する。 原画像と勾配画像の連結を単純に入力することで,一般VQAランダムタスクの4.59%(絶対)の改善を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.063024872936599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Question Answering is a challenging task, as it requires seamless interaction between perceptual, linguistic, and background knowledge systems. While the recent progress of visual and natural language models like BLIP has led to improved performance on this task, we lack understanding of the ability of such models to perform on different kinds of questions and reasoning types. As our initial analysis of BLIP-family models revealed difficulty with answering fine-detail questions, we investigate the following question: Can visual cropping be employed to improve the performance of state-of-the-art visual question answering models on fine-detail questions? Given the recent success of the BLIP-family models, we study a zero-shot and a fine-tuned BLIP model. We define three controlled subsets of the popular VQA-v2 benchmark to measure whether cropping can help model performance. Besides human cropping, we devise two automatic cropping strategies based on multi-modal embedding by CLIP and BLIP visual QA model gradients. Our experiments demonstrate that the performance of BLIP model variants can be significantly improved through human cropping, and automatic cropping methods can produce comparable benefits. A deeper dive into our findings indicates that the performance enhancement is more pronounced in zero-shot models than in fine-tuned models and more salient with smaller bounding boxes than larger ones. We perform case studies to connect quantitative differences with qualitative observations across question types and datasets. Finally, we see that the cropping enhancement is robust, as we gain an improvement of 4.59% (absolute) in the general VQA-random task by simply inputting a concatenation of the original and gradient-based cropped images. We make our code available to facilitate further innovation on visual cropping methods for question answering.
• Abstract（参考訳）: 視覚的質問回答は、知覚的、言語的、背景的知識システム間のシームレスな相互作用を必要とするため、難しい課題である。 BLIPのような視覚・自然言語モデルの最近の進歩は、このタスクの性能改善につながっているが、そのようなモデルが様々な種類の質問や推論タイプで実行する能力の理解は欠如している。 BLIPファミリーモデルの初期分析から,細部質問への回答が困難であることが判明したので, 細部質問に対する最先端の視覚的質問応答モデルの性能向上に視覚的トリミングを適用できるのか? 近年のBLIPファミリーモデルの成功を踏まえ,ゼロショットモデルと細調整BLIPモデルについて検討した。 一般的なVQA-v2ベンチマークの3つの制御されたサブセットを定義し、作付けがモデル性能に役立つかどうかを測定する。 ヒューマンクロッピングの他に,クリップによるマルチモーダル埋め込みとblip visual qaモデル勾配に基づく2つの自動クロッピング戦略を考案する。 実験の結果, blipモデルの性能は, ヒトのトリッピングにより著しく向上し, 自動トリッピング法が同等の利点を生ずることがわかった。 以上の結果から, ゼロショットモデルでは微調整モデルよりも性能向上が顕著であり, より大きなモデルよりもバウンディングボックスが小さい傾向が示唆された。 質問タイプとデータセット間で定量的な差異と質的観察を結びつけるケーススタディを行う。 最後に,オリジナル画像と勾配画像の連結を単純に入力することで,一般的なVQAランダムタスクにおいて4.59%(絶対値)の改善が達成され,収穫促進が堅牢であることが確認された。 私たちは、質問応答のための視覚的なトリッピングメソッドのさらなるイノベーションを促進するために、コードを利用可能にしています。

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