論文の概要: Evaluating Image Review Ability of Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12121v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 13:16:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 16:39:27.858926
• Title: Evaluating Image Review Ability of Vision Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルの画像レビュー能力の評価
• Authors: Shigeki Saito, Kazuki Hayashi, Yusuke Ide, Yusuke Sakai, Kazuma Onishi, Toma Suzuki, Seiji Gobara, Hidetaka Kamigaito, Katsuhiko Hayashi, Taro Watanabe
• Abstract要約: 本稿では,大規模視覚言語モデル(LVLM)を用いて画像のレビューテキストを生成する方法について検討する。 LVLMが画像のレビューを行う能力は完全には理解されておらず、レビュー能力の方法論的な評価の必要性が強調されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.846728716526766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large-scale vision language models (LVLMs) are language models that are capable of processing images and text inputs by a single model. This paper explores the use of LVLMs to generate review texts for images. The ability of LVLMs to review images is not fully understood, highlighting the need for a methodical evaluation of their review abilities. Unlike image captions, review texts can be written from various perspectives such as image composition and exposure. This diversity of review perspectives makes it difficult to uniquely determine a single correct review for an image. To address this challenge, we introduce an evaluation method based on rank correlation analysis, in which review texts are ranked by humans and LVLMs, then, measures the correlation between these rankings. We further validate this approach by creating a benchmark dataset aimed at assessing the image review ability of recent LVLMs. Our experiments with the dataset reveal that LVLMs, particularly those with proven superiority in other evaluative contexts, excel at distinguishing between high-quality and substandard image reviews.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル (LVLM) は、1つのモデルで画像やテキスト入力を処理できる言語モデルである。 本稿では,LVLMを用いた画像のレビューテキストの生成について検討する。 LVLMが画像のレビューを行う能力は完全には理解されておらず、レビュー能力の方法論的な評価の必要性を強調している。 画像キャプションとは異なり、レビューテキストは画像構成や露出といった様々な視点から書くことができる。 このレビュー視点の多様性は、画像の単一の正しいレビューを一意に決定するのを難しくする。 この課題に対処するために、ランク相関分析に基づく評価手法を導入し、レビューテキストを人間とLVLMでランク付けし、これらのランク付けの相関を計測する。 我々は、最近のLVLMの画像レビュー能力を評価するためのベンチマークデータセットを作成することで、このアプローチをさらに検証する。 このデータセットを用いた実験により,LVLM,特に他の評価的文脈において優れており,高品質な画像レビューとサブスタンダードな画像レビューの区別が優れていることがわかった。

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