論文の概要: EmoVIT: Revolutionizing Emotion Insights with Visual Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16670v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 15:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:20:37.320470
• Title: EmoVIT: Revolutionizing Emotion Insights with Visual Instruction Tuning
• Title（参考訳）: EmoVIT: ビジュアルインストラクションチューニングによる感情洞察の革新
• Authors: Hongxia Xie, Chu-Jun Peng, Yu-Wen Tseng, Hung-Jen Chen, Chan-Feng Hsu, Hong-Han Shuai, Wen-Huang Cheng,
• Abstract要約: 本研究は,情緒的文脈に関連する指導の理解と定着におけるモデルの能力向上に焦点を当てる。 本稿では,感情の視覚的インストラクションデータを生成するための新しいGPT支援パイプラインを提案する。 提案するEmoVITアーキテクチャは感情固有の命令データを組み込んで,大規模言語モデルの強力な機能を活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.95442405140093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Instruction Tuning represents a novel learning paradigm involving the fine-tuning of pre-trained language models using task-specific instructions. This paradigm shows promising zero-shot results in various natural language processing tasks but is still unexplored in vision emotion understanding. In this work, we focus on enhancing the model's proficiency in understanding and adhering to instructions related to emotional contexts. Initially, we identify key visual clues critical to visual emotion recognition. Subsequently, we introduce a novel GPT-assisted pipeline for generating emotion visual instruction data, effectively addressing the scarcity of annotated instruction data in this domain. Expanding on the groundwork established by InstructBLIP, our proposed EmoVIT architecture incorporates emotion-specific instruction data, leveraging the powerful capabilities of Large Language Models to enhance performance. Through extensive experiments, our model showcases its proficiency in emotion classification, adeptness in affective reasoning, and competence in comprehending humor. The comparative analysis provides a robust benchmark for Emotion Visual Instruction Tuning in the era of LLMs, providing valuable insights and opening avenues for future exploration in this domain. Our code is available at \url{https://github.com/aimmemotion/EmoVIT}.
• Abstract（参考訳）: Visual Instruction Tuningは、タスク固有の命令を使用して事前訓練された言語モデルの微調整を含む、新しい学習パラダイムである。 このパラダイムは、様々な自然言語処理タスクにおいて有望なゼロショット結果を示すが、まだ視覚的感情理解において探索されていない。 本研究は,情緒的文脈に関連する指導の理解と定着におけるモデルの能力向上に焦点を当てる。 まず、視覚的感情認識に不可欠な重要な視覚的手がかりを同定する。 次に、この領域における注釈付き命令データの不足を効果的に解決し、感情視覚的命令データを生成するための新しいGPT支援パイプラインを提案する。 InstructBLIPによって確立された基礎に基づいて、我々の提案するEmoVITアーキテクチャは、感情固有の命令データを組み込んで、大規模言語モデルの強力な能力を活用して性能を向上させる。 広範にわたる実験を通じて,感情分類,情緒的推論の適応性,ユーモアの理解能力を示す。 比較分析は、LLMの時代における感情視覚インストラクションチューニングの堅牢なベンチマークを提供し、この領域における価値ある洞察と将来の探索への道を開く。 私たちのコードは \url{https://github.com/aimmemotion/EmoVIT} で利用可能です。

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