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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09778v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 23:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 18:38:26.229340
• 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。 貧弱なパフォーマンスの原因をよりよく理解するために、説明可能性ツールを使用します。 空間的節のランク付けに際し, よりきめ細かな構成的アプローチを提案する。
• 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 pre-training of vision-and-language models (VLMs) on large-scale datasets of image-text pairs, several recent works showed that these pre-trained models lack fine-grained understanding, such as the ability to count and recognize verbs, attributes, or relationships. The focus of this work is to study the ability of these models to understand spatial relations. Previously, this has been tackled using image-text matching (e.g., Visual Spatial Reasoning benchmark) or visual question answering (e.g., GQA or VQAv2), both showing poor performance and a large gap compared to human performance. In this work, we use explainability tools to understand the causes of poor performance better and present an alternative fine-grained, compositional approach for ranking spatial clauses. We 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 VLMs (such as LXMERT, GPV, and MDETR) and compare and highlight their abilities to reason about spatial relationships.
• Abstract（参考訳）: 画像テキストペアの大規模データセット上での視覚・言語モデル(VLM)の事前学習により、これらの事前学習されたモデルは、動詞、属性、関係性を数え、認識する能力など、詳細な理解が欠如していることが示された。 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(例えば、ビジュアル空間推論のベンチマーク)や視覚的質問応答(例えば、GQAやVQAv2)を使用してこの問題に取り組んできた。 本研究では,性能不良の原因をよりよく理解するために説明可能性ツールを使用し,空間的節のランク付けに代替的なきめ細かな構成アプローチを提案する。 対象物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。 我々は,代表的VLM(LXMERT,GPV,MDETR)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を比較,強調する。

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