論文の概要: Lost in Space: Probing Fine-grained Spatial Understanding in Vision and Language Resamplers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13594v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 09:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 18:21:27.320462
• Title: Lost in Space: Probing Fine-grained Spatial Understanding in Vision and Language Resamplers
• Title（参考訳）: 宇宙で失う:視覚と言語リサンプラーにおけるきめ細かい空間的理解
• Authors: Georgios Pantazopoulos, Alessandro Suglia, Oliver Lemon, Arash Eshghi,
• Abstract要約: 凍結した大言語モデル(LLM)とビジュアルエンコーダを組み合わせる効果的な方法は、ビジュアルプロンプトを生成するリサンプラーモジュールを含む。 我々は,リサンプラーが生成する視覚的プロンプトが空間情報をエンコードする範囲を計測する。 このことは、リサンプラーによって達成される圧縮は、原則として必要な空間情報をエンコードできることを示しているが、この能力を促進するためには、事前訓練段階でより多くのオブジェクト指向の目的が必要であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.880028719614494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An effective method for combining frozen large language models (LLM) and visual encoders involves a resampler module that creates a `visual prompt' which is provided to the LLM, along with the textual prompt. While this approach has enabled impressive performance across many coarse-grained tasks like image captioning and visual question answering, more fine-grained tasks that require spatial understanding have not been thoroughly examined. In this paper, we use \textit{diagnostic classifiers} to measure the extent to which the visual prompt produced by the resampler encodes spatial information. Our results show that this information is largely absent from the resampler output when kept frozen during training of the classifiers. However, when the resampler and classifier are trained jointly, we observe a significant performance boost. This shows that the compression achieved by the resamplers can in principle encode the requisite spatial information, but that more object-aware objectives are needed at the pretraining stage to facilitate this capability
• Abstract（参考訳）: 凍結した大言語モデル(LLM)とビジュアルエンコーダを組み合わせる効果的な方法は、テキストプロンプトとともにLLMに提供される'視覚プロンプト'を生成するリサンプラーモジュールを含む。 このアプローチは、画像キャプションや視覚的質問応答など、多くの粗いタスクにおいて印象的なパフォーマンスを実現しているが、空間的理解を必要とするよりきめ細かなタスクは、十分に検討されていない。 本稿では,リサンプラーが生成する視覚的プロンプトが空間情報をエンコードする範囲を測定するために,textit{diagnostic classifiers} を用いる。 以上の結果から,分類器の訓練中に凍結状態が保たれた場合,この情報は再サンプリング器の出力にはほとんど欠落していることが明らかとなった。 しかし,リサンプラーと分類器が共同で訓練されると,性能が著しく向上することがわかった。 これは、リサンプラーによって達成される圧縮は、原則として所要の空間情報を符号化できることを示しているが、この能力を促進するためには、事前訓練段階でより多くのオブジェクト指向の目的が必要であることを示している。

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