論文の概要: WinoViz: Probing Visual Properties of Objects Under Different States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13584v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 07:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:31:34.873695
• Title: WinoViz: Probing Visual Properties of Objects Under Different States
• Title（参考訳）: WinoViz: 異なる状態下でのオブジェクトの視覚特性の探索
• Authors: Woojeong Jin, Tejas Srinivasan, Jesse Thomason, Xiang Ren
• Abstract要約: 本稿では,異なる文脈や状態下でのオブジェクトの異種視覚特性に関する言語モデルの推論能力を探索する,1,380の例からなるテキストのみの評価データセットを提案する。 我々の課題は、現実的な推論(意図した意味を表現)と視覚的知識推論を必要とするため、難しい。 また、タスクを解決するには、複数のステップの推論チェーンを必要とする、より難しいバージョンのマルチホップデータも提示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.92628807477848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans perceive and comprehend different visual properties of an object based on specific contexts. For instance, we know that a banana turns brown ``when it becomes rotten,'' whereas it appears green ``when it is unripe.'' Previous studies on probing visual commonsense knowledge have primarily focused on examining language models' understanding of typical properties (e.g., colors and shapes) of objects. We present WinoViz, a text-only evaluation dataset, consisting of 1,380 examples that probe the reasoning abilities of language models regarding variant visual properties of objects under different contexts or states. Our task is challenging since it requires pragmatic reasoning (finding intended meanings) and visual knowledge reasoning. We also present multi-hop data, a more challenging version of our data, which requires multi-step reasoning chains to solve our task. In our experimental analysis, our findings are: a) Large language models such as GPT-4 demonstrate effective performance, but when it comes to multi-hop data, their performance is significantly degraded. b) Large models perform well on pragmatic reasoning, but visual knowledge reasoning is a bottleneck in our task. c) Vision-language models outperform their language-model counterparts. d) A model with machine-generated images performs poorly in our task. This is due to the poor quality of the generated images.
• Abstract（参考訳）: 人間は特定の文脈に基づいて物体の異なる視覚特性を理解し理解する。 例えば、バナナは「腐った」と茶色になるのに対して、「熟していない」と緑に見える。 視覚コモンセンス知識の探索に関する従来の研究は、主に言語モデルによる物体の典型的特性(色や形)の理解に焦点を当ててきた。 テキストのみの評価データセットであるWinoVizについて,異なる文脈や状態下でのオブジェクトの異種視覚特性に関する言語モデルの推論能力を探索する1,380の例からなる。 我々の課題は、現実的な推論(意図した意味を表現)と視覚的知識推論を必要とするため、難しい。 また、タスクを解決するには、複数のステップの推論チェーンを必要とする、より難しいバージョンのマルチホップデータも提示します。 実験の結果は以下のとおりです a) gpt-4のような大規模言語モデルは、効果的な性能を示すが、マルチホップデータに関しては、その性能が著しく低下する。 b) 大規模モデルは実用的推論ではうまく機能するが,視覚知識推論はタスクのボトルネックである。 c) ビジョン言語モデルは、言語モデルに匹敵する。 d) 機械生成画像を用いたモデルでは, 作業が不十分である。 これは生成された画像の質が悪いためである。

関連論文リスト

• Visually Grounded Language Learning: a review of language games, datasets, tasks, and models [60.2604624857992]
  多くのVision+Language (V+L)タスクは、視覚的モダリティでシンボルをグラウンドできるモデルを作成することを目的として定義されている。 本稿では,V+L分野において提案されるいくつかの課題とモデルについて,系統的な文献レビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T02:17:29Z)
• DesCo: Learning Object Recognition with Rich Language Descriptions [93.8177229428617]
  視覚言語アプローチの最近の発展は、言語指導から視覚認識モデルを学習するパラダイムシフトを引き起こしている。 本稿では,リッチ言語記述を用いたオブジェクト認識モデル学習のための記述条件付き(DesCo)パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-24T21:05:02Z)
• What does BERT learn about prosody? [1.1548853370822343]
  モデルが学習する言語の構造情報に韻律が組み込まれているかどうかを考察する。 以上の結果から,韻律的優位性に関する情報は多くの層にまたがるが,中層に主眼を置いていることから,BERTは構文情報や意味情報に大きく依存していることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T10:34:56Z)
• Paparazzi: A Deep Dive into the Capabilities of Language and Vision Models for Grounding Viewpoint Descriptions [4.026600887656479]
  現状の言語とビジョンモデルであるCLIPが、3Dオブジェクトの視点記述を基盤として利用できるかどうかを考察する。 本稿では,3次元物体の周囲に回転するカメラを用いて異なる視点から画像を生成する評価フレームワークを提案する。 事前訓練されたCLIPモデルは、ほとんどの標準ビューでは性能が良くないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T15:18:27Z)
• Localization vs. Semantics: Visual Representations in Unimodal and Multimodal Models [57.08925810659545]
  既存の視覚・言語モデルと視覚のみのモデルにおける視覚表現の比較分析を行う。 我々の経験的観察は、視覚・言語モデルがラベル予測タスクに優れていることを示唆している。 我々の研究は、視覚学習における言語の役割に光を当て、様々な事前学習モデルの実証的なガイドとして機能することを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T05:00:18Z)
• An Empirical Investigation of Commonsense Self-Supervision with Knowledge Graphs [67.23285413610243]
  大規模知識グラフから抽出した情報に基づく自己監督は、言語モデルの一般化を改善することが示されている。 本研究では,言語モデルに適用可能な合成データを生成するための知識サンプリング戦略とサイズの影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T19:49:04Z)
• A Closer Look at Linguistic Knowledge in Masked Language Models: The Case of Relative Clauses in American English [17.993417004424078]
  トランスフォーマーに基づく言語モデルは、様々なタスクにおいて高いパフォーマンスを達成するが、それらが学習し、依存する言語知識の理解はいまだに不足している。 文レベルの探索, 診断事例, マスク付き予測タスクにより, 文法的および意味的知識をテストする3つのモデル(BERT, RoBERTa, ALBERT)を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T13:25:39Z)
• Probing Contextual Language Models for Common Ground with Visual Representations [76.05769268286038]
  我々は、マッチングと非マッチングの視覚表現を区別する上で、テキストのみの表現がいかに効果的かを評価するための探索モデルを設計する。 以上の結果から,言語表現だけでは,適切な対象カテゴリから画像パッチを検索する強力な信号が得られることがわかった。 視覚的に接地された言語モデルは、例えば検索においてテキストのみの言語モデルよりわずかに優れているが、人間よりもはるかに低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T21:28:28Z)

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。