論文の概要: Training A Small Emotional Vision Language Model for Visual Art Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11150v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 09:01:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 18:15:50.949680
• Title: Training A Small Emotional Vision Language Model for Visual Art Comprehension
• Title（参考訳）: 視覚芸術理解のための小さな感情視覚言語モデルの訓練
• Authors: Jing Zhang, Liang Zheng, Dan Guo, Meng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,視覚芸術を理解するために,小さな視覚言語モデルを開発する。 感情モデリングと入出力特徴アライメントによって、小さな感情視覚言語モデル(SEVLM)を構築する。 提案手法は,ベースラインSEVLMの視覚的理解性能を一貫して向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.273057947865176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops small vision language models to understand visual art, which, given an art work, aims to identify its emotion category and explain this prediction with natural language. While small models are computationally efficient, their capacity is much limited compared with large models. To break this trade-off, this paper builds a small emotional vision language model (SEVLM) by emotion modeling and input-output feature alignment. On the one hand, based on valence-arousal-dominance (VAD) knowledge annotated by psychology experts, we introduce and fuse emotional features derived through VAD dictionary and a VAD head to align VAD vectors of predicted emotion explanation and the ground truth. This allows the vision language model to better understand and generate emotional texts, compared with using traditional text embeddings alone. On the other hand, we design a contrastive head to pull close embeddings of the image, its emotion class, and explanation, which aligns model outputs and inputs. On two public affective explanation datasets, we show that the proposed techniques consistently improve the visual art understanding performance of baseline SEVLMs. Importantly, the proposed model can be trained and evaluated on a single RTX 2080 Ti while exhibiting very strong performance: it not only outperforms the state-of-the-art small models but is also competitive compared with LLaVA 7B after fine-tuning and GPT4(V).
• Abstract（参考訳）: 本稿では、視覚芸術を理解するための小さな視覚言語モデルを開発し、芸術作品として、その感情カテゴリーを特定し、この予測を自然言語で説明することを目的とする。 小型モデルは計算効率が良いが、大きなモデルに比べて容量は限られている。 このトレードオフを打破するために,感情モデリングと入出力特徴アライメントによる感情視覚言語モデル(SEVLM)を構築した。 一方,心理学の専門家によるVAD(valence-arousal-dominance)の知識に基づいて,VAD辞書とVADヘッドから得られた感情的特徴を導入・融合し,予測された感情的説明と基底的真実のVADベクトルを整合させる。 これにより、視覚言語モデルでは、従来のテキスト埋め込みのみを使用する場合と比較して、感情的なテキストをよりよく理解し、生成することができる。 一方,画像の近接埋め込み,感情クラス,説明文を抽出し,モデル出力と入力を整列させるコントラストヘッドを設計する。 2つの公的な情緒的説明データセットにおいて,提案手法はベースラインSEVLMの視覚的理解性能を一貫して向上することを示した。 特に,RTX 2080 Tiを1つのモデルでトレーニングし,非常に高い性能を示しながら評価することができる。これは最先端の小型モデルよりも優れるだけでなく,微調整とGPT4(V)の後にLLaVA 7Bと比較できる。

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