論文の概要: How Good is Google Bard's Visual Understanding? An Empirical Study on Open Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15016v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 17:19:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 13:42:02.242558
• Title: How Good is Google Bard's Visual Understanding? An Empirical Study on Open Challenges
• Title（参考訳）: Google Bardのビジュアル理解はどんなものか? オープンチャレンジに関する実証的研究
• Authors: Haotong Qin, Ge-Peng Ji, Salman Khan, Deng-Ping Fan, Fahad Shahbaz Khan, Luc Van Gool
• Abstract要約: GoogleのBardは、会話型AIの分野で、OpenAIのChatGPTの強力なライバルとして登場した。 テキスト質問による視覚データの理解と解釈におけるBardの機能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.3827329935979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Google's Bard has emerged as a formidable competitor to OpenAI's ChatGPT in the field of conversational AI. Notably, Bard has recently been updated to handle visual inputs alongside text prompts during conversations. Given Bard's impressive track record in handling textual inputs, we explore its capabilities in understanding and interpreting visual data (images) conditioned by text questions. This exploration holds the potential to unveil new insights and challenges for Bard and other forthcoming multi-modal Generative models, especially in addressing complex computer vision problems that demand accurate visual and language understanding. Specifically, in this study, we focus on 15 diverse task scenarios encompassing regular, camouflaged, medical, under-water and remote sensing data to comprehensively evaluate Bard's performance. Our primary finding indicates that Bard still struggles in these vision scenarios, highlighting the significant gap in vision-based understanding that needs to be bridged in future developments. We expect that this empirical study will prove valuable in advancing future models, leading to enhanced capabilities in comprehending and interpreting fine-grained visual data. Our project is released on https://github.com/htqin/GoogleBard-VisUnderstand
• Abstract（参考訳）: GoogleのBardは、会話型AIの分野で、OpenAIのChatGPTの強力なライバルとして登場した。 特に最近bardは、会話中のテキストプロンプトと並行してビジュアル入力を処理するようにアップデートされた。 Bardのテキスト入力処理における印象的なトラックレコードを考えると、テキスト質問による視覚データ(画像)の理解と解釈の能力を探求する。 この調査は、bardや他の来るべきマルチモーダル生成モデル、特に正確な視覚と言語理解を必要とする複雑なコンピュータビジョン問題に対する新しい洞察と挑戦を披露する可能性を秘めている。 具体的には,Bardの性能を総合的に評価するために,正規,カモフラージュ,医療,水中およびリモートセンシングデータを含む15種類のタスクシナリオに着目した。 私たちの主要な発見は、Bardがいまだにこれらのビジョンシナリオで苦労していることを示している。 この経験的研究は、将来のモデルを進める上で有益であることが証明され、きめ細かいビジュアルデータの理解と解釈の能力が向上することを期待している。 私たちのプロジェクトはhttps://github.com/htqin/GoogleBard-VisUnderstandでリリースされています。

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