論文の概要: An Empirical Study Into What Matters for Calibrating Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07417v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 11:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:14:16.707859
• Title: An Empirical Study Into What Matters for Calibrating Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚・言語モデルの校正に関する実証的研究
• Authors: Weijie Tu, Weijian Deng, Dylan Campbell, Stephen Gould, Tom Gedeon,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)がゼロショット認識の主流のアプローチとして登場した。 本研究では,異なるアーキテクチャ,データセット,トレーニング戦略にまたがるVLMの校正特性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.46144923146323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have emerged as the dominant approach for zero-shot recognition, adept at handling diverse scenarios and significant distribution changes. However, their deployment in risk-sensitive areas requires a deeper understanding of their uncertainty estimation capabilities, a relatively uncharted area. In this study, we explore the calibration properties of VLMs across different architectures, datasets, and training strategies. In particular, we analyze the uncertainty estimation performance of VLMs when calibrated in one domain, label set or hierarchy level, and tested in a different one. Our findings reveal that while VLMs are not inherently calibrated for uncertainty, temperature scaling significantly and consistently improves calibration, even across shifts in distribution and changes in label set. Moreover, VLMs can be calibrated with a very small set of examples. Through detailed experimentation, we highlight the potential applications and importance of our insights, aiming for more reliable and effective use of VLMs in critical, real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、ゼロショット認識における主要なアプローチとして登場し、多様なシナリオや大きな分布変化を扱うことに長けている。 しかし、リスクに敏感な分野への展開には、その不確実性推定能力、比較的未知の領域を深く理解する必要がある。 本研究では,異なるアーキテクチャ,データセット,トレーニング戦略にまたがるVLMの校正特性について検討する。 特に,ある領域,ラベルセット,階層レベルで校正された場合のVLMの不確実性推定性能を分析し,異なる領域で検証した。 以上の結果から, VLMは本質的に不確実性に対して校正されていないが, 温度スケーリングは分布の変化やラベルセットの変化によらず, キャリブレーションを著しく改善することがわかった。 さらに、VLMはごく小さな例で校正することができる。 より詳細な実験を通じて、我々は我々の洞察の潜在的な応用と重要性を強調し、批判的で現実的なシナリオにおいてより信頼性が高く効果的なVLMの利用を目指しています。

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