論文の概要: Synthesize, Diagnose, and Optimize: Towards Fine-Grained Vision-Language
Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00081v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 03:20:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 17:13:58.637710
- Title: Synthesize, Diagnose, and Optimize: Towards Fine-Grained Vision-Language
Understanding
- Title(参考訳): 合成・診断・最適化: きめ細かい視覚言語理解に向けて
- Authors: Wujian Peng, Sicheng Xie, Zuyao You, Shiyi Lan, Zuxuan Wu
- Abstract要約: テキストと視覚の両方の観点から視覚言語モデル(VLM)を評価することの重要性を強調した。
他のすべての面において一貫性を確保しつつ、特定の属性で異なる画像を合成するプログレッシブパイプラインを導入する。
ゼロショット性能を損なうことなくSPECの大幅な改善を実現し,精細な理解でVLMを最適化する手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.76250681825593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision language models (VLM) have demonstrated remarkable performance across
various downstream tasks. However, understanding fine-grained visual-linguistic
concepts, such as attributes and inter-object relationships, remains a
significant challenge. While several benchmarks aim to evaluate VLMs in finer
granularity, their primary focus remains on the linguistic aspect, neglecting
the visual dimension. Here, we highlight the importance of evaluating VLMs from
both a textual and visual perspective. We introduce a progressive pipeline to
synthesize images that vary in a specific attribute while ensuring consistency
in all other aspects. Utilizing this data engine, we carefully design a
benchmark, SPEC, to diagnose the comprehension of object size, position,
existence, and count. Subsequently, we conduct a thorough evaluation of four
leading VLMs on SPEC. Surprisingly, their performance is close to random guess,
revealing significant limitations. With this in mind, we propose a simply yet
effective approach to optimize VLMs in fine-grained understanding, achieving
significant improvements on SPEC without compromising the zero-shot
performance. Results on two additional fine-grained benchmarks also show
consistent improvements, further validating the transferability of our
approach.
- Abstract(参考訳): 視覚言語モデル(VLM)は、様々な下流タスクで顕著な性能を示した。
しかし、属性やオブジェクト間の関係など、きめ細かい視覚言語の概念を理解することは依然として大きな課題である。
いくつかのベンチマークでは、VLMをより細かい粒度で評価することを目指しているが、その主な焦点は、視覚的次元を無視した言語的側面である。
本稿では,テキストと視覚の両方の観点からVLMを評価することの重要性を強調した。
他のすべての面で一貫性を確保しつつ、特定の属性で異なる画像を合成するプログレッシブパイプラインを導入する。
このデータエンジンを利用して、ベンチマーク、仕様を慎重に設計し、オブジェクトのサイズ、位置、存在、カウントの理解を診断する。
その後,SPEC上での4つのVLMの徹底的な評価を行った。
驚くべきことに、彼らのパフォーマンスはランダムな推測に近く、重大な制限が明らかです。
このことを念頭に置いて,ゼロショット性能を損なうことなくSPECの大幅な改善を実現し,精細な理解でVLMを最適化する,シンプルで効果的な手法を提案する。
2つの追加のきめ細かいベンチマークの結果も一貫した改善を示しており、アプローチの転送可能性をさらに検証しています。
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