論文の概要: BenchLMM: Benchmarking Cross-style Visual Capability of Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02896v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 17:06:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 14:55:17.975244
• Title: BenchLMM: Benchmarking Cross-style Visual Capability of Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: BenchLMM: 大規模マルチモーダルモデルのクロススタイル視覚能力のベンチマーク
• Authors: Rizhao Cai, Zirui Song, Dayan Guan, Zhenhao Chen, Xing Luo, Chenyu Yi, Alex Kot
• Abstract要約: 我々は3つの異なるスタイルに対してLMMの堅牢性を評価するため,新しいベンチマークであるBenchLMMを提案する。 知的LMMは、スタイル変化に直面した際の誤りの原因を解釈することが期待される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.863846351932402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) such as GPT-4V and LLaVA have shown remarkable capabilities in visual reasoning with common image styles. However, their robustness against diverse style shifts, crucial for practical applications, remains largely unexplored. In this paper, we propose a new benchmark, BenchLMM, to assess the robustness of LMMs against three different styles: artistic image style, imaging sensor style, and application style, where each style has five sub-styles. Utilizing BenchLMM, we comprehensively evaluate state-of-the-art LMMs and reveal: 1) LMMs generally suffer performance degradation when working with other styles; 2) An LMM performs better than another model in common style does not guarantee its superior performance in other styles; 3) LMMs' reasoning capability can be enhanced by prompting LMMs to predict the style first, based on which we propose a versatile and training-free method for improving LMMs; 4) An intelligent LMM is expected to interpret the causes of its errors when facing stylistic variations. We hope that our benchmark and analysis can shed new light on developing more intelligent and versatile LMMs.
• Abstract（参考訳）: GPT-4VやLLaVAのような大型マルチモーダルモデル(LMM)は、一般的な画像スタイルによる視覚的推論において顕著な能力を示している。 しかし、その多様なスタイルシフトに対する強固さは、実用的用途に欠かせないものであり、ほとんど未調査のままである。 本稿では,芸術的なイメージスタイル,イメージセンサスタイル,アプリケーションスタイルの3つのスタイルに対して,LMMの堅牢性を評価するベンチマークであるBenchLMMを提案する。 BenchLMMを用いて、最先端のLMMを包括的に評価し、次のように明らかにする。 1 LMMは、通常、他のスタイルで作業する際に性能劣化を被る。 2) LMMは,共通のスタイルで他のモデルよりも優れており,その優れた性能を他のスタイルで保証しない。 3) LMM の推論能力は LMM に対して,LMM の改善のための多目的かつ訓練不要な手法を提案することによって向上することができる。 4)知的LMMは,形式的変化に直面した際の誤りの原因を解釈することが期待される。 ベンチマークと分析により、よりインテリジェントで汎用的なLMMの開発に新たな光が当てられることを期待しています。

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