論文の概要: On the Robustness of Language Guidance for Low-Level Vision Tasks: Findings from Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08540v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 15:35:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 14:37:30.579463
• Title: On the Robustness of Language Guidance for Low-Level Vision Tasks: Findings from Depth Estimation
• Title（参考訳）: 低レベル視覚課題に対する言語指導のロバスト性について:深さ推定からの検討
• Authors: Agneet Chatterjee, Tejas Gokhale, Chitta Baral, Yezhou Yang,
• Abstract要約: 対象中心の3次元空間関係を伝達する低レベルな文を生成し,これらを追加言語として組み込んで,深度推定における下流の影響を評価する。 我々の重要な発見は、現在の言語誘導深度推定器がシーンレベルの記述のみを最適に実行することである。 追加データを活用するにもかかわらず、これらの手法は敵の直接攻撃や分散シフトの増加に伴う性能低下に対して堅牢ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.72465617754553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in monocular depth estimation have been made by incorporating natural language as additional guidance. Although yielding impressive results, the impact of the language prior, particularly in terms of generalization and robustness, remains unexplored. In this paper, we address this gap by quantifying the impact of this prior and introduce methods to benchmark its effectiveness across various settings. We generate "low-level" sentences that convey object-centric, three-dimensional spatial relationships, incorporate them as additional language priors and evaluate their downstream impact on depth estimation. Our key finding is that current language-guided depth estimators perform optimally only with scene-level descriptions and counter-intuitively fare worse with low level descriptions. Despite leveraging additional data, these methods are not robust to directed adversarial attacks and decline in performance with an increase in distribution shift. Finally, to provide a foundation for future research, we identify points of failures and offer insights to better understand these shortcomings. With an increasing number of methods using language for depth estimation, our findings highlight the opportunities and pitfalls that require careful consideration for effective deployment in real-world settings
• Abstract（参考訳）: 近年のモノクル深度推定の進歩は、自然言語を付加的なガイダンスとして組み込むことによってなされている。 印象的な結果をもたらすが、特に一般化と堅牢性の観点からの言語の影響は未解明のままである。 本稿では,この影響を定量化することで,このギャップに対処し,その効果を様々な設定で評価する方法を提案する。 対象中心の3次元空間的関係を伝達する低レベルな文を生成し,これらを追加言語として組み込んで,深度推定における下流の影響を評価する。 我々の重要な発見は、現在の言語誘導深度推定器は、シーンレベルの記述でのみ最適に動作し、低レベルの記述では反故意に悪くなることである。 追加データを活用するにもかかわらず、これらの手法は敵の直接攻撃や分散シフトの増加に伴う性能低下に対して堅牢ではない。 最後に、将来の研究の基盤を提供するため、障害点を特定し、これらの欠点をよりよく理解するための洞察を提供する。 言語を用いた深度推定手法の増加に伴い,実環境における効果的な展開に注意を要する機会と落とし穴が浮き彫りになってきた。

関連論文リスト

• Natural Language Inference Improves Compositionality in Vision-Language Models [35.71815423077561]
  所与の前提から細部と矛盾を生じさせる原則的アプローチを提案する。 CECEは、その中核的な意味を維持しながら、語彙的に多様な文を生成する。 我々は、追加の微調整を必要とせず、従来の方法よりも大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T17:54:17Z)
• Understanding and Addressing the Under-Translation Problem from the Perspective of Decoding Objective [72.83966378613238]
  最新のニューラル・マシン・トランスレーション(NMT)システムでは、アンダー・トランスレーションとオーバー・トランスレーションの2つの課題が残っている。 我々は,NMTにおけるアンダートランスレーションの根本原因を詳細に分析し,デコード目的の観点から解説する。 本研究は,低翻訳の検知器としてEOS(End Of Sentence)予測の信頼性を活用し,低翻訳のリスクが高い候補を罰する信頼性に基づくペナルティを強化することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T09:25:49Z)
• Analyzing and Adapting Large Language Models for Few-Shot Multilingual NLU: Are We There Yet? [82.02076369811402]
  教師付きファインチューニング(SFT)、教師付きインストラクションチューニング(SIT)、インコンテキストラーニング(ICL)は、3つの代替であり、事実上の標準的アプローチである。 提案手法は,6つの高・低リソース言語,3つの異なるNLUタスク,多種多様な言語とドメインのセットアップを用いて,3つのアプローチを網羅的かつ体系的に比較する。 そこで本研究では,教師あり指導のチューニングが,性能とリソース要件の最良のトレードオフであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T10:48:13Z)
• Guiding Computational Stance Detection with Expanded Stance Triangle Framework [25.2980607215715]
  スタンス検出は、テキストの著者が指定されたターゲットに対して有利か、反対か、中立かを決定する。 本稿では,言語的観点からスタンス検出タスクを分解し,このタスクにおける重要な構成要素と推論経路について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T13:33:29Z)
• TAPE: Assessing Few-shot Russian Language Understanding [1.9859374437454114]
  TAPE(Text Attack and Perturbation Evaluation)は、ロシアの6つのより複雑なNLUタスクを含む新しいベンチマークである。 自己回帰ベースラインテストの詳細な解析は、単純な綴りに基づく摂動が最もパフォーマンスに影響することを示している。 我々はTAPEを公開して、監督がほとんど、あるいは全くできない場合に、新しいタスクに一般化できる堅牢なLMの研究を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T18:28:25Z)
• Sentence Representation Learning with Generative Objective rather than Contrastive Objective [86.01683892956144]
  句再構成に基づく新たな自己教師型学習目標を提案する。 我々の生成学習は、十分な性能向上を達成し、現在の最先端のコントラスト法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-16T07:47:46Z)
• Towards explainable evaluation of language models on the semantic similarity of visual concepts [0.0]
  本稿では,視覚語彙の意味的類似性に焦点をあて,ハイパフォーマンスな事前学習言語モデルの振る舞いを考察する。 まず、検索したインスタンスの概念的品質を理解するために必要となる、説明可能な評価指標の必要性に対処する。 第二に、健全なクエリセマンティクスに対する敵対的な介入は、不透明なメトリクスの脆弱性を露呈し、学習された言語表現におけるパターンを強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-08T11:40:57Z)
• A Simple but Tough-to-Beat Data Augmentation Approach for Natural Language Understanding and Generation [53.8171136907856]
  カットオフと呼ばれる、シンプルで効果的なデータ拡張戦略のセットを紹介します。 カットオフはサンプリング一貫性に依存しているため、計算オーバーヘッドが少なくなる。 cutoffは、敵のトレーニングを一貫して上回り、IWSLT2014 German- English データセットで最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-29T07:08:35Z)
• Analysis and Evaluation of Language Models for Word Sense Disambiguation [18.001457030065712]
  トランスフォーマーベースの言語モデルは、嵐によってNLPの多くの分野を取り込んでいる。 BERTは、ワードセンス毎に限られた数のサンプルが利用できる場合でも、高いレベルの感覚の区別を正確に捉えることができる。 BERTとその派生種は既存の評価ベンチマークの大部分を支配している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T15:07:07Z)
• On the uncertainty of self-supervised monocular depth estimation [52.13311094743952]
  単眼深度推定のための自己監督的パラダイムは、基礎的な真理アノテーションを全く必要としないため、非常に魅力的である。 我々は,このタスクの不確かさを推定する方法と,これが深さ精度にどのように影響するかを初めて検討する。 自己教師型アプローチに特化して設計された,斬新な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T09:00:55Z)

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。