論文の概要: Exploring the Frontier of Vision-Language Models: A Survey of Current Methodologies and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07214v2
• Date: Fri, 12 Apr 2024 21:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 19:31:26.074455
• Title: Exploring the Frontier of Vision-Language Models: A Survey of Current Methodologies and Future Directions
• Title（参考訳）: ビジョンランゲージモデルのフロンティアを探る:現状と今後の方向性
• Authors: Akash Ghosh, Arkadeep Acharya, Sriparna Saha, Vinija Jain, Aman Chadha,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、画像キャプションや視覚的質問応答といった複雑なタスクに対処できる高度なモデルである。 我々の分類では、VLMを視覚言語理解専用のモデル、マルチモーダル入力を処理するモデル、マルチモーダル入力とアウトプットの両方を受け付け、生成するモデルという3つのカテゴリに分類する。 我々は各モデルを慎重に識別し、基礎となるアーキテクチャ、データソースのトレーニング、および可能な限りの強度と限界を広範囲に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.786387517781328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has significantly reshaped the trajectory of the AI revolution. Nevertheless, these LLMs exhibit a notable limitation, as they are primarily adept at processing textual information. To address this constraint, researchers have endeavored to integrate visual capabilities with LLMs, resulting in the emergence of Vision-Language Models (VLMs). These advanced models are instrumental in tackling more intricate tasks such as image captioning and visual question answering. In our comprehensive survey paper, we delve into the key advancements within the realm of VLMs. Our classification organizes VLMs into three distinct categories: models dedicated to vision-language understanding, models that process multimodal inputs to generate unimodal (textual) outputs and models that both accept and produce multimodal inputs and outputs.This classification is based on their respective capabilities and functionalities in processing and generating various modalities of data.We meticulously dissect each model, offering an extensive analysis of its foundational architecture, training data sources, as well as its strengths and limitations wherever possible, providing readers with a comprehensive understanding of its essential components. We also analyzed the performance of VLMs in various benchmark datasets. By doing so, we aim to offer a nuanced understanding of the diverse landscape of VLMs. Additionally, we underscore potential avenues for future research in this dynamic domain, anticipating further breakthroughs and advancements.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、AI革命の軌跡を大きく変えた。 しかしながら、これらのLSMは、主にテキスト情報の処理に長けているため、顕著な限界を示す。 この制約に対処するために、研究者は視覚能力をLLMと統合しようと努力し、視覚言語モデル(VLM)が出現した。 これらの高度なモデルは、画像キャプションや視覚的質問応答といった、より複雑なタスクに対処するのに役立ちます。 総合的な調査論文では、VLMの領域における重要な進歩を掘り下げる。 本分類は,VLMを視覚言語理解に特化したモデル,マルチモーダルな入力と出力を受入・生成するモデル,多モーダルな入力と出力を同時に生成するモデルという3つのカテゴリに分類する。 また、様々なベンチマークデータセットにおけるVLMの性能についても分析した。 そこで我々は,VLMの多様な景観について,微妙な理解を提供することを目標としている。 さらに、このダイナミック領域における今後の研究の可能性を強調し、さらなるブレークスルーと進歩を期待する。

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