論文の概要: Can Large Multimodal Models Uncover Deep Semantics Behind Images?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11281v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 04:53:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 18:33:51.120622
• Title: Can Large Multimodal Models Uncover Deep Semantics Behind Images?
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルで画像の奥深くのセマンティックスを発見できるのか?
• Authors: Yixin Yang, Zheng Li, Qingxiu Dong, Heming Xia, Zhifang Sui,
• Abstract要約: 本稿では,大規模マルチモーダルモデルの視覚的深層セマンティクス能力を評価するための総合ベンチマークであるDEEPEVALを紹介する。 9つのオープンソースLMMとGPT-4V(ision)の評価 例えば、GPT-4Vは、画像記述において人間に比較可能な性能を達成するにもかかわらず、深い意味論を理解する上で、人間よりも30%遅れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.399943397718815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the deep semantics of images is essential in the era dominated by social media. However, current research works primarily on the superficial description of images, revealing a notable deficiency in the systematic investigation of the inherent deep semantics. In this work, we introduce DEEPEVAL, a comprehensive benchmark to assess Large Multimodal Models' (LMMs) capacities of visual deep semantics. DEEPEVAL includes human-annotated dataset and three progressive subtasks: fine-grained description selection, in-depth title matching, and deep semantics understanding. Utilizing DEEPEVAL, we evaluate 9 open-source LMMs and GPT-4V(ision). Our evaluation demonstrates a substantial gap between the deep semantic comprehension capabilities of existing LMMs and humans. For example, GPT-4V is 30% behind humans in understanding deep semantics, even though it achieves human-comparable performance in image description. Further analysis reveals that LMM performance on DEEPEVAL varies according to the specific facets of deep semantics explored, indicating the fundamental challenges remaining in developing LMMs.
• Abstract（参考訳）: 画像の深い意味を理解することは、ソーシャルメディアが支配する時代において不可欠である。 しかし、現在の研究は主に表面的な画像の記述に焦点を当てており、本質的な深い意味論の体系的な研究において顕著な欠如が明らかになっている。 本研究では,視覚深層セマンティクスの大規模マルチモーダルモデル(LMM)能力を評価するための総合的なベンチマークであるDEEPEVALを紹介する。 DEEPEVALには、人間の注釈付きデータセットと、3つのプログレッシブサブタスクが含まれている。 DEEPEVALを用いて,9つのオープンソースLMMとGPT-4V(ision)を評価した。 本評価は,既存のLMMと人間との深い意味理解能力の差を顕著に示すものである。 例えば、GPT-4Vは、画像記述において人間に比較可能な性能を達成するにもかかわらず、深い意味論を理解する上で、人間よりも30%遅れている。 さらに分析した結果,DeEPEVALにおけるLMMの性能は,探索された深い意味論の特定の側面によって異なることが明らかとなり,LMMの開発に残る根本的な課題が示唆された。

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