論文の概要: How (not) to ensemble LVLMs for VQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06641v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 14:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 15:18:20.862214
• Title: How (not) to ensemble LVLMs for VQA
• Title（参考訳）: VQAのためのLVLMのアンサンブル方法
• Authors: Lisa Alazraki, Lluis Castrejon, Mostafa Dehghani, Fantine Huot, Jasper Uijlings, Thomas Mensink
• Abstract要約: 組み立ては、異なるモデルを組み合わせてパフォーマンスを向上させる古典的な方法である。 Encyclopedic-VQAに関する最近の研究で、著者らはそれらの課題を解決するための様々なモデルを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.33377960107877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies ensembling in the era of Large Vision-Language Models (LVLMs). Ensembling is a classical method to combine different models to get increased performance. In the recent work on Encyclopedic-VQA the authors examine a wide variety of models to solve their task: from vanilla LVLMs, to models including the caption as extra context, to models augmented with Lens-based retrieval of Wikipedia pages. Intuitively these models are highly complementary, which should make them ideal for ensembling. Indeed, an oracle experiment shows potential gains from 48.8% accuracy (the best single model) all the way up to 67% (best possible ensemble). So it is a trivial exercise to create an ensemble with substantial real gains. Or is it?
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LVLM(Large Vision-Language Models)時代のエンハンブルについて述べる。 ensemblingは、さまざまなモデルを組み合わせてパフォーマンスを向上させる古典的な方法だ。 著者らは最近の百科事典-vqaの研究において、バニラlvlmsから追加の文脈としてキャプションを含むモデル、wikipediaページをレンズベースで検索するモデルまで、様々なモデルを調査した。 直感的にはこれらのモデルは極めて相補的であり、センシングに理想的である。 実際、oracleの実験では、48.8%の精度(最高のシングルモデル)から67%(最高のアンサンブル)までの潜在的な利益が示されている。 つまり、実質的な利益をもたらすアンサンブルを作るのは簡単な運動です。 それとも?

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