論文の概要: What Do You See? Enhancing Zero-Shot Image Classification with Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15668v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 22:53:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:08.050109
• Title: What Do You See? Enhancing Zero-Shot Image Classification with Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: 何が見えるか?マルチモーダル大言語モデルによるゼロショット画像分類の強化
• Authors: Abdelrahman Abdelhamed, Mahmoud Afifi, Alec Go,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、画像分類を含む多くのコンピュータビジョンタスクに効果的に使用されている。 マルチモーダルLCMを用いたゼロショット画像分類法を提案する。 この結果は,複数のデータセットのベンチマーク精度を上回り,その顕著な効果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.683093317651517
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have been effectively used for many computer vision tasks, including image classification. In this paper, we present a simple yet effective approach for zero-shot image classification using multimodal LLMs. By employing multimodal LLMs, we generate comprehensive textual representations from input images. These textual representations are then utilized to generate fixed-dimensional features in a cross-modal embedding space. Subsequently, these features are fused together to perform zero-shot classification using a linear classifier. Our method does not require prompt engineering for each dataset; instead, we use a single, straightforward, set of prompts across all datasets. We evaluated our method on several datasets, and our results demonstrate its remarkable effectiveness, surpassing benchmark accuracy on multiple datasets. On average, our method achieved an accuracy gain of 4.1 percentage points, with an increase of 6.8 percentage points on the ImageNet dataset, compared to prior methods. Our findings highlight the potential of multimodal LLMs to enhance computer vision tasks such as zero-shot image classification, offering a significant improvement over traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、画像分類を含む多くのコンピュータビジョンタスクに効果的に使用されている。 本稿では,マルチモーダルLLMを用いたゼロショット画像分類法を提案する。 マルチモーダル LLM を用いて,入力画像から包括的テキスト表現を生成する。 これらのテキスト表現を使用して、クロスモーダル埋め込み空間における固定次元特徴を生成する。 その後、これらの特徴を融合させて、線形分類器を用いてゼロショット分類を行う。 当社の手法では,データセット毎にプロンプトエンジニアリングを必要とせず,その代わりに,すべてのデータセットに対して単一の,直接的なプロンプトセットを使用する。 提案手法を複数のデータセットで評価し,その性能が複数のデータセットでベンチマーク精度を上回った。 提案手法の平均精度は4.1ポイント,ImageNetデータセットでは6.8ポイント向上した。 本研究は、ゼロショット画像分類などのコンピュータビジョンタスクを強化するマルチモーダルLCMの可能性を強調し、従来の手法よりも大幅に改善されている。

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