論文の概要: Improving Concept Alignment in Vision-Language Concept Bottleneck Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01825v1
- Date: Fri, 3 May 2024 03:02:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 13:55:11.052104
- Title: Improving Concept Alignment in Vision-Language Concept Bottleneck Models
- Title（参考訳）: 視覚言語概念ボトルネックモデルにおける概念アライメントの改善
- Authors: Nithish Muthuchamy Selvaraj, Xiaobao Guo, Bingquan Shen, Adams Wai-Kin Kong, Alex Kot,
- Abstract要約: 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、入力された画像を高レベルな人間の理解可能な概念空間にマッピングし、これらの概念に基づいてクラス予測を行う。
近年のアプローチでは、Large Language Models (LLM) にテキスト概念を生成させ、VLM (Vision Language Models) を使って概念スコアを取得してCBMを訓練することで、CBMの構築を自動化する。
本研究では,細粒鳥類種分類や動物分類などの分野において,専門家が定義した概念に対するVLM概念スコアの忠実度について,より精査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.60196823664609
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Concept Bottleneck Models (CBM) map the input image to a high-level human-understandable concept space and then make class predictions based on these concepts. Recent approaches automate the construction of CBM by prompting Large Language Models (LLM) to generate text concepts and then use Vision Language Models (VLM) to obtain concept scores to train a CBM. However, it is desired to build CBMs with concepts defined by human experts instead of LLM generated concepts to make them more trustworthy. In this work, we take a closer inspection on the faithfulness of VLM concept scores for such expert-defined concepts in domains like fine-grain bird species classification and animal classification. Our investigations reveal that frozen VLMs, like CLIP, struggle to correctly associate a concept to the corresponding visual input despite achieving a high classification performance. To address this, we propose a novel Contrastive Semi-Supervised (CSS) learning method which uses a few labeled concept examples to improve concept alignment (activate truthful visual concepts) in CLIP model. Extensive experiments on three benchmark datasets show that our approach substantially increases the concept accuracy and classification accuracy, yet requires only a fraction of the human-annotated concept labels. To further improve the classification performance, we also introduce a new class-level intervention procedure for fine-grain classification problems that identifies the confounding classes and intervenes their concept space to reduce errors.
- Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、入力された画像を高レベルな人間の理解可能な概念空間にマッピングし、これらの概念に基づいてクラス予測を行う。
近年のアプローチでは、Large Language Models (LLM) にテキスト概念を生成させ、VLM (Vision Language Models) を使って概念スコアを取得してCBMを訓練することで、CBMの構築を自動化する。
しかし、LLMではなく、人間の専門家が定義した概念でCBMを構築し、より信頼できるものにすることが望まれている。
本研究では,細粒鳥類種分類や動物分類などの分野において,専門家が定義した概念に対するVLM概念スコアの忠実度について,より精査する。
解析の結果,冷凍VLMはCLIPと同様,高い分類性能を達成できたにもかかわらず,概念を対応する視覚入力と正しく関連付けるのが困難であることが判明した。
そこで本研究では,CLIPモデルにおける概念アライメント(実効性のある視覚概念)を改善するために,いくつかのラベル付き概念例を用いた新しいコントラシブ・セミスーパービジョン(CSS)学習手法を提案する。
3つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、我々のアプローチは概念の精度と分類の精度を大幅に向上させるが、人間に注釈付けされた概念ラベルのごく一部しか必要としないことが示された。
分類性能をさらに向上するため,我々は,クラスを識別し,それらの概念空間を介入して誤りを低減させる,微細粒度分類問題に対する新たなクラスレベルの介入手順も導入した。
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