論文の概要: Exploring the Distinctiveness and Fidelity of the Descriptions Generated by Large Vision-Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17534v1
- Date: Fri, 26 Apr 2024 16:59:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 12:35:26.066681
- Title: Exploring the Distinctiveness and Fidelity of the Descriptions Generated by Large Vision-Language Models
- Title(参考訳): 大規模視覚言語モデルによる記述の識別性と忠実さの探索
- Authors: Yuhang Huang, Zihan Wu, Chongyang Gao, Jiawei Peng, Xu Yang,
- Abstract要約: 我々は,Open-FlamingoやIDEFICS,MiniGPT-4といったモデルが類似したオブジェクトを識別し,視覚的特徴を正確に記述する方法について検討する。
テキスト検索・拡張分類(TRAC)フレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.524244395901356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) are gaining traction for their remarkable ability to process and integrate visual and textual data. Despite their popularity, the capacity of LVLMs to generate precise, fine-grained textual descriptions has not been fully explored. This study addresses this gap by focusing on \textit{distinctiveness} and \textit{fidelity}, assessing how models like Open-Flamingo, IDEFICS, and MiniGPT-4 can distinguish between similar objects and accurately describe visual features. We proposed the Textual Retrieval-Augmented Classification (TRAC) framework, which, by leveraging its generative capabilities, allows us to delve deeper into analyzing fine-grained visual description generation. This research provides valuable insights into the generation quality of LVLMs, enhancing the understanding of multimodal language models. Notably, MiniGPT-4 stands out for its better ability to generate fine-grained descriptions, outperforming the other two models in this aspect. The code is provided at \url{https://anonymous.4open.science/r/Explore_FGVDs-E277}.
- Abstract(参考訳): LVLM(Large Vision-Language Models)は、視覚的およびテキストデータの処理と統合に際し、注目を浴びている。
それらの人気にもかかわらず、精密できめ細かいテキスト記述を生成するLVLMの能力は、完全には解明されていない。
本研究は,Open-FlamingoやIDEFICS,MiniGPT-4といったモデルが類似したオブジェクトを識別し,視覚的特徴を正確に記述する方法を評価することによって,このギャップを解消する。
テキスト検索・拡張分類(TRAC)フレームワークを提案し,その生成能力を活用し,より詳細な視覚的記述生成を深く研究する。
本研究は,LVLMの生成品質に関する貴重な知見を提供し,マルチモーダル言語モデルの理解を深める。
特に、MiniGPT-4は細かな記述を生成する能力が優れており、他の2つのモデルよりも優れています。
コードは \url{https://anonymous.4open.science/r/Explore_FGVDs-E277} で提供されている。
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