論文の概要: Beyond Specialization: Assessing the Capabilities of MLLMs in Age and Gender Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02302v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 18:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 17:35:56.182856
• Title: Beyond Specialization: Assessing the Capabilities of MLLMs in Age and Gender Estimation
• Title（参考訳）: 特殊化を超えて:年齢と性別の推定におけるMLLMの能力を評価する
• Authors: Maksim Kuprashevich, Grigorii Alekseenko, Irina Tolstykh
• Abstract要約: 現在最も強力なMLLM(ShareGPT4V, ChatGPT, LLaVA-Next)の能力を比較する。 この比較は、参加モデルの強みと弱みに関する興味深い結果と洞察をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have recently gained immense popularity. Powerful commercial models like ChatGPT-4V and Gemini, as well as open-source ones such as LLaVA, are essentially general-purpose models and are applied to solve a wide variety of tasks, including those in computer vision. These neural networks possess such strong general knowledge and reasoning abilities that they have proven capable of working even on tasks for which they were not specifically trained. We compared the capabilities of the most powerful MLLMs to date: ShareGPT4V, ChatGPT, LLaVA-Next in a specialized task of age and gender estimation with our state-of-the-art specialized model, MiVOLO. We also updated MiVOLO and provide details and new metrics in this article. This comparison has yielded some interesting results and insights about the strengths and weaknesses of the participating models. Furthermore, we attempted various ways to fine-tune the ShareGPT4V model for this specific task, aiming to achieve state-of-the-art results in this particular challenge. Although such a model would not be practical in production, as it is incredibly expensive compared to a specialized model like MiVOLO, it could be very useful in some tasks, like data annotation.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は近年大きな人気を集めている。 ChatGPT-4VやGeminiのような強力な商用モデルやLLaVAのようなオープンソースモデルは基本的に汎用モデルであり、コンピュータビジョンを含む幅広いタスクを解決するために応用されている。 これらのニューラルネットワークは、高度に一般的な知識と推論能力を有しており、特に訓練されていないタスクでも作業できることが証明されている。 sharegpt4v、chatgpt、llava-nextといった強力なmllmの能力は、私たちの最先端の専門モデルであるmivoloと、年齢と性別推定の専門的なタスクで比較しました。 MiVOLOも更新し、この記事では詳細と新しいメトリクスを提供しています。 この比較は、参加モデルの強さと弱点に関する興味深い結果と洞察をもたらした。 さらに,この課題において,sharegpt4vモデルを精巧に調整し,最先端の結果を得るための様々な試みを行った。 このようなモデルは、MiVOLOのような特殊なモデルと比べて非常に高価であるため、本番環境では実用的ではないが、データアノテーションのようなタスクで非常に有用である可能性がある。

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