論文の概要: 3VL: Using Trees to Improve Vision-Language Models' Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17345v2
• Date: Wed, 15 Jan 2025 12:46:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:50:24.328023
• Title: 3VL: Using Trees to Improve Vision-Language Models' Interpretability
• Title（参考訳）: 3VL:木を使って視覚言語モデルの解釈性を改善する
• Authors: Nir Yellinek, Leonid Karlinsky, Raja Giryes,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Model)は、画像とテキストの表現の整列に有効であることが証明されており、多くの下流タスクに転送すると、より優れたゼロショット結果が得られる。 これらの表現は、オブジェクトの属性、状態、異なるオブジェクト間の関係を認識するなど、構成言語概念(CLC)を理解する際のいくつかの重要な欠点に悩まされる。 本稿では,木拡張ビジョンランゲージ(3VL)モデルのアーキテクチャとトレーニング手法を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.678288227161936
• License:
• Abstract: Vision-Language models (VLMs) have proven to be effective at aligning image and text representations, producing superior zero-shot results when transferred to many downstream tasks. However, these representations suffer from some key shortcomings in understanding Compositional Language Concepts (CLC), such as recognizing objects' attributes, states, and relations between different objects. Moreover, VLMs typically have poor interpretability, making it challenging to debug and mitigate compositional-understanding failures. In this work, we introduce the architecture and training technique of Tree-augmented Vision-Language (3VL) model accompanied by our proposed Anchor inference method and Differential Relevance (DiRe) interpretability tool. By expanding the text of an arbitrary image-text pair into a hierarchical tree structure using language analysis tools, 3VL allows the induction of this structure into the visual representation learned by the model, enhancing its interpretability and compositional reasoning. Additionally, we show how Anchor, a simple technique for text unification, can be used to filter nuisance factors while increasing CLC understanding performance, e.g., on the fundamental VL-Checklist benchmark. We also show how DiRe, which performs a differential comparison between VLM relevancy maps, enables us to generate compelling visualizations of the reasons for a model's success or failure. Our code is available at: https://github.com/niryellinek/3VL.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Model)は、画像とテキストの表現の整列に有効であることが証明されており、多くの下流タスクに転送すると、より優れたゼロショット結果が得られる。 しかしながら、これらの表現は、オブジェクトの属性、状態、異なるオブジェクト間の関係を認識するなど、構成言語概念(CLC)を理解する際のいくつかの重要な欠点に悩まされている。 さらに、VLMは一般的に解釈性に乏しいため、構成ミスのデバッグや軽減が難しい。 本稿では,木拡張ビジョンランゲージ(3VL)モデルのアーキテクチャとトレーニング手法を紹介する。 任意の画像テキストペアのテキストを言語解析ツールを用いて階層木構造に拡張することにより、3VLは、モデルによって学習された視覚表現へのこの構造の誘導を可能にし、その解釈可能性と構成的推論を向上させる。 さらに,テキスト統一のための単純な手法であるAnchorを用いて,基本的なVL-Checklistベンチマークにおいて,CLC理解性能を向上しながらニュアンス要素をフィルタする方法を示す。 また、VLM関連性マップの差分比較を行うDiReによって、モデルの成功や失敗の理由に関する説得力のある視覚化を生成できることを示す。 私たちのコードは、https://github.com/niryellinek/3VLで利用可能です。

関連論文リスト

• Causal Graphical Models for Vision-Language Compositional Understanding [36.24185263818946]
  提案手法は, 最先端の合成手法を大きなマージンで大幅に上回っていることを示す。 さらに、はるかに大きなデータセットを使用してトレーニングされたメソッドよりも改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T15:22:03Z)
• Barking Up The Syntactic Tree: Enhancing VLM Training with Syntactic Losses [31.85977999591524]
  VLM(Vision-Language Models)は、様々なタスク(画像テキスト検索、視覚的質問応答など)において強力なパフォーマンスを実現している。 本稿では,付加的な監督を伴わずに VLM トレーニングを強化する階層的構造化学習 (HIST) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T05:36:18Z)
• Language Model as Visual Explainer [72.88137795439407]
  本稿では,木構造言語学的説明を用いた視覚モデル解釈のための体系的アプローチを提案する。 提案手法は,属性を付与した木の形で人間に理解可能な説明を提供する。 提案手法の有効性を確認するため,新しいベンチマークを導入し,厳密な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-08T20:46:23Z)
• Unified Lexical Representation for Interpretable Visual-Language Alignment [52.059812317944434]
  複雑な設計をせずに両方のモダリティを統一した語彙表現を学習するためのフレームワークであるLexVLAを紹介する。 我々はDINOv2をローカル言語の特徴の視覚モデルとして使用し、生成言語モデルであるLlamaをテキスト内語彙予測能力の活用に利用した。 これら2つの事前学習されたユニモーダルモデルが、控えめなマルチモーダルデータセットを微調整することで、適切に整列できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T07:35:27Z)
• Leveraging VLM-Based Pipelines to Annotate 3D Objects [68.51034848207355]
  本稿では,VLMの応答に影響を与える視点などの要因を疎外する代替アルゴリズムを提案する。 テキストのみの応答をマージする代わりに、VLMの合同画像テキストの可能性を利用する。 VLMベースのパイプラインを使って764Kデータセットから764Kオブジェクトの信頼性の高いアノテーションを生成する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T17:54:22Z)
• Text encoders bottleneck compositionality in contrastive vision-language models [76.2406963762722]
  単一ベクトルのテキスト表現からキャプションを再構築することを目的としたテキストのみのリカバリプローブを訓練する。 CLIPのテキストエンコーダは、より構成的な入力では不十分であることがわかった。 結果は、テキストのみの回復性は、構成因子をモデル化するのに必要である(しかし十分ではない)ことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T08:48:44Z)
• Teaching Structured Vision&Language Concepts to Vision&Language Models [46.344585368641006]
  SVLC(Structured Vision&Language Concepts)の概念について紹介する。 SVLCは、オブジェクト属性、関係、および、テキストに存在し、画像で見える状態を含む。 本稿では,VLモデルのSVLC理解を高めるための,よりエレガントなデータ駆動手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T18:54:10Z)
• Unsupervised Vision-Language Parsing: Seamlessly Bridging Visual Scene Graphs with Language Structures via Dependency Relationships [17.930724926012264]
  教師なしの方法で共同視覚言語構造を誘導することを目的とした新しいタスクを導入する。 私たちの目標は、視覚的なシーングラフと言語依存ツリーをシームレスにブリッジすることにあります。 そこで我々は, 粗い構造を創出する自動アライメント手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-27T09:51:34Z)
• Object Relational Graph with Teacher-Recommended Learning for Video Captioning [92.48299156867664]
  本稿では,新しいモデルと効果的なトレーニング戦略の両方を含む完全なビデオキャプションシステムを提案する。 具体的には,オブジェクトリレーショナルグラフ(ORG)に基づくエンコーダを提案する。 一方,教師推薦学習(TRL)手法を設計し,成功した外部言語モデル(ELM)をフル活用し,豊富な言語知識をキャプションモデルに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-26T15:34:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。