論文の概要: Q-GroundCAM: Quantifying Grounding in Vision Language Models via GradCAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19128v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 22:06:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 16:03:12.845805
• Title: Q-GroundCAM: Quantifying Grounding in Vision Language Models via GradCAM
• Title（参考訳）: Q-GroundCAM:GradCAMによる視覚言語モデルのグラウンドの定量化
• Authors: Navid Rajabi, Jana Kosecka,
• Abstract要約: 多くの調査研究により、最も優れた視覚と言語モデル(VLM)でさえ、構成シーン理解の側面を捉えるのに苦労していることが明らかになった。 VLMの最近の進歩には、モデルサイズとデータセットサイズの両方のスケールアップ、追加のトレーニング目標と監視レベルが含まれる。 本稿では,GradCAMアクティベーションを利用して,事前学習したVLMのグラウンドディング能力を厳格に評価する,新しい定量的メトリクススイートを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2688425993442696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision and Language Models (VLMs) continue to demonstrate remarkable zero-shot (ZS) performance across various tasks. However, many probing studies have revealed that even the best-performing VLMs struggle to capture aspects of compositional scene understanding, lacking the ability to properly ground and localize linguistic phrases in images. Recent VLM advancements include scaling up both model and dataset sizes, additional training objectives and levels of supervision, and variations in the model architectures. To characterize the grounding ability of VLMs, such as phrase grounding, referring expressions comprehension, and relationship understanding, Pointing Game has been used as an evaluation metric for datasets with bounding box annotations. In this paper, we introduce a novel suite of quantitative metrics that utilize GradCAM activations to rigorously evaluate the grounding capabilities of pre-trained VLMs like CLIP, BLIP, and ALBEF. These metrics offer an explainable and quantifiable approach for a more detailed comparison of the zero-shot capabilities of VLMs and enable measuring models' grounding uncertainty. This characterization reveals interesting tradeoffs between the size of the model, the dataset size, and their performance.
• Abstract（参考訳）: 視覚と言語モデル (VLM) は、様々なタスクで顕著なゼロショット (ZS) 性能を示し続けている。 しかしながら、多くの調査研究により、最も優れたVLMでさえ、画像中の言語句を適切に接地し、ローカライズする能力が欠如している、構成的シーン理解の側面を捉えるのに苦労していることが明らかになっている。 最近のVLMには、モデルサイズとデータセットサイズの両方のスケールアップ、トレーニング目標と監視レベルの追加、モデルアーキテクチャのバリエーションが含まれる。 句接地、参照表現理解、関係理解などのVLMの接地能力を特徴付けるために、ポインティングゲームはバウンディングボックスアノテーションを持つデータセットの評価指標として使われてきた。 本稿では,GradCAMアクティベーションを利用して,CLIP,BLIP,ALBEFといった事前学習VLMのグラウンドティング能力を厳格に評価する,新しいメトリクススイートを提案する。 これらのメトリクスは、VLMのゼロショット能力のより詳細な比較のために説明可能で定量的なアプローチを提供し、モデルの基底不確実性を測定することができる。 この特徴は、モデルのサイズ、データセットのサイズ、パフォーマンスの間の興味深いトレードオフを明らかにします。

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