論文の概要: Towards Grounded Visual Spatial Reasoning in Multi-Modal Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09778v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 18:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 19:59:15.414032
• Title: Towards Grounded Visual Spatial Reasoning in Multi-Modal Vision Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル視覚言語モデルにおける接地空間推論に向けて
• Authors: Navid Rajabi, Jana Kosecka
• Abstract要約: 本研究では,視覚言語モデルによる空間関係の理解能力について検討する。 このギャップをよりよく理解するために,空間的関係のきめ細かい構成的接地を示す。 本稿では,空間的節のランク付けと空間関係推論タスクの性能評価のためのボトムアップ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.86170450233149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advances in large scale vision-and-language models (VLMs) it is of interest to assess their performance on various visual reasoning tasks such as counting, referring expressions and general visual question answering. The focus of this work is to study the ability of these models to understanding spatial relations. Previously, this has been tackled using image-text matching (Liu, Emerson, and Collier 2022) or visual question answering task, both showing poor performance and a large gap compared to human performance. To better understand the gap, we present fine-grained compositional grounding of spatial relationships and propose a bottom up approach for ranking spatial clauses and evaluating the performance of spatial relationship reasoning task. We propose to combine the evidence from grounding noun phrases corresponding to objects and their locations to compute the final rank of the spatial clause. We demonstrate the approach on representative vision-language models (Tan and Bansal 2019; Gupta et al. 2022; Kamath et al. 2021) and compare and highlight their abilities to reason about spatial relationships.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(vlms)の発展に伴い、数え上げ、参照表現、一般的な視覚的質問応答など、様々な視覚的推論タスクにおける彼らのパフォーマンスを評価することが注目される。 この研究の焦点は、これらのモデルが空間関係を理解する能力を研究することである。 これまでは、画像テキストマッチング(liu, emerson, and collier 2022)や視覚的質問応答タスクを使用してこの問題に取り組んできた。 このギャップをよりよく理解するために,空間関係のきめ細かい構成的接地を示し,空間節のランク付けと空間関係推論タスクの性能評価のためのボトムアップアプローチを提案する。 本稿では,オブジェクトとその位置に対応する名詞句の接地から得られた証拠を組み合わせて,空間節の最終ランクを計算することを提案する。 我々は,代表的視覚言語モデル(Tan and Bansal 2019, Gupta et al. 2022, Kamath et al. 2021)に対するアプローチを実証し,空間的関係を推論する能力の比較と強調を行う。

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