論文の概要: Towards Language Models That Can See: Computer Vision Through the LENS of Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16410v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 17:57:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 13:17:31.606538
• Title: Towards Language Models That Can See: Computer Vision Through the LENS of Natural Language
• Title（参考訳）: 見える言語モデルに向けて:自然言語レンズによるコンピュータビジョン
• Authors: William Berrios, Gautam Mittal, Tristan Thrush, Douwe Kiela, Amanpreet Singh
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のパワーを活用して,コンピュータビジョン問題に対処するためのモジュール型アプローチであるLENSを提案する。 我々のシステムは言語モデルを用いて、独立かつ高度に記述された視覚モジュールの集合からの出力を推論する。 我々は、ゼロショットや少数ショットのオブジェクト認識のような純粋コンピュータビジョン設定に対するアプローチと、視覚と言語の問題について評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.37066741766843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose LENS, a modular approach for tackling computer vision problems by leveraging the power of large language models (LLMs). Our system uses a language model to reason over outputs from a set of independent and highly descriptive vision modules that provide exhaustive information about an image. We evaluate the approach on pure computer vision settings such as zero- and few-shot object recognition, as well as on vision and language problems. LENS can be applied to any off-the-shelf LLM and we find that the LLMs with LENS perform highly competitively with much bigger and much more sophisticated systems, without any multimodal training whatsoever. We open-source our code at https://github.com/ContextualAI/lens and provide an interactive demo.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のパワーを活用することで,コンピュータビジョン問題に対処するためのモジュール型アプローチであるLENSを提案する。 本システムでは、画像に関する徹底的な情報を提供する独立かつ記述性の高い視覚モジュール群からの出力を推論するために言語モデルを用いる。 我々は,ゼロショットや少数ショットの物体認識などの純粋コンピュータビジョンの設定や,視覚や言語の問題に対するアプローチを評価する。 LENS は市販の LLM にも適用可能であり,LENS を用いた LLM は,より大規模で高度なシステムで高い競争力を発揮する。 私たちはコードをhttps://github.com/contextualai/lensでオープンソースにし、インタラクティブなデモを提供します。

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