論文の概要: FINEMATCH: Aspect-based Fine-grained Image and Text Mismatch Detection and Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14715v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 03:42:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 15:20:15.755417
• Title: FINEMATCH: Aspect-based Fine-grained Image and Text Mismatch Detection and Correction
• Title（参考訳）: FINEMATCH:アスペクトベースのきめ細かい画像とテキストミスマッチ検出と補正
• Authors: Hang Hua, Jing Shi, Kushal Kafle, Simon Jenni, Daoan Zhang, John Collomosse, Scott Cohen, Jiebo Luo,
• Abstract要約: 我々は新しいアスペクトベースのきめ細かいテキストと画像マッチングベンチマークであるFineMatchを提案する。 FineMatchはテキストと画像のミスマッチの検出と修正に焦点を当てている。 FineMatchで訓練されたモデルは、きめ細かいテキストや画像のミスマッチを検出する能力の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.98008357232428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in large-scale pre-training has led to the development of advanced vision-language models (VLMs) with remarkable proficiency in comprehending and generating multimodal content. Despite the impressive ability to perform complex reasoning for VLMs, current models often struggle to effectively and precisely capture the compositional information on both the image and text sides. To address this, we propose FineMatch, a new aspect-based fine-grained text and image matching benchmark, focusing on text and image mismatch detection and correction. This benchmark introduces a novel task for boosting and evaluating the VLMs' compositionality for aspect-based fine-grained text and image matching. In this task, models are required to identify mismatched aspect phrases within a caption, determine the aspect's class, and propose corrections for an image-text pair that may contain between 0 and 3 mismatches. To evaluate the models' performance on this new task, we propose a new evaluation metric named ITM-IoU for which our experiments show a high correlation to human evaluation. In addition, we also provide a comprehensive experimental analysis of existing mainstream VLMs, including fully supervised learning and in-context learning settings. We have found that models trained on FineMatch demonstrate enhanced proficiency in detecting fine-grained text and image mismatches. Moreover, models (e.g., GPT-4V, Gemini Pro Vision) with strong abilities to perform multimodal in-context learning are not as skilled at fine-grained compositional image and text matching analysis. With FineMatch, we are able to build a system for text-to-image generation hallucination detection and correction.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習の最近の進歩は、マルチモーダルコンテンツを解釈・生成する能力に優れた高度な視覚言語モデル(VLM)の開発につながっている。 VLMの複雑な推論を行うという印象的な能力にもかかわらず、現在のモデルは画像とテキストの両方の合成情報を効果的に正確に捉えるのに苦労することが多い。 そこで本研究では,テキストと画像のミスマッチ検出と修正に焦点をあて,アスペクトベースの細粒度テキストと画像マッチングベンチマークであるFineMatchを提案する。 このベンチマークでは、アスペクトベースのきめ細かいテキストと画像マッチングのためのVLMの構成性を向上し評価するための新しいタスクを導入する。 このタスクでは、キャプション内のミスマッチしたアスペクトフレーズを識別し、アスペクトのクラスを決定し、0から3のミスマッチを含む可能性のある画像テキストペアの修正を提案する必要がある。 本研究は,本課題におけるモデルの性能を評価するために,IMM-IoUと呼ばれる新しい評価指標を提案する。 さらに,本研究では,教師付き学習とコンテキスト内学習設定を含む,既存の主流VLMの総合的な実験分析も提供する。 FineMatchで訓練されたモデルは、きめ細かいテキストや画像のミスマッチを検出する能力が向上していることが判明した。 さらに、マルチモーダルなインコンテキスト学習を行う強力な能力を持つモデル(例えば、GPT-4V、Gemini Pro Vision)は、きめ細かい合成画像やテキストマッチング解析では熟練していない。 FineMatchにより、テキストから画像生成の幻覚検出と修正のためのシステムを構築することができる。

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