論文の概要: Selectively Answering Visual Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00980v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 04:28:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 02:27:34.871392
• Title: Selectively Answering Visual Questions
• Title（参考訳）: 視覚的質問を選択的に答える
• Authors: Julian Martin Eisenschlos, Hernán Maina, Guido Ivetta, Luciana Benotti,
• Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、前例のない精度で視覚タスクを実行する能力を持って登場した。 テキスト内学習LMMを用いた視覚質問応答(VQA)のためのキャリブレーション手法とメトリクスの詳細な分析を行う。 テキストのみのテキスト学習よりも,視覚的に接地されたモデルの可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.867972139262907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large multi-modal models (LMMs) have emerged with the capacity to perform vision tasks such as captioning and visual question answering (VQA) with unprecedented accuracy. Applications such as helping the blind or visually impaired have a critical need for precise answers. It is specially important for models to be well calibrated and be able to quantify their uncertainty in order to selectively decide when to answer and when to abstain or ask for clarifications. We perform the first in-depth analysis of calibration methods and metrics for VQA with in-context learning LMMs. Studying VQA on two answerability benchmarks, we show that the likelihood score of visually grounded models is better calibrated than in their text-only counterparts for in-context learning, where sampling based methods are generally superior, but no clear winner arises. We propose Avg BLEU, a calibration score combining the benefits of both sampling and likelihood methods across modalities.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模なマルチモーダルモデル (LMM) が出現し,キャプションや視覚質問応答 (VQA) などの視覚タスクを前例のない精度で実行できるようになった。 盲人や視覚障害者を助けるようなアプリケーションには、正確な答えが不可欠である。 モデルを適切に校正し、不確実性を定量化して、いつ答えるか、いつ断念するか、明確化を求めるのかを選択的に決定することは特に重要である。 テキスト内学習LMMを用いたVQAのためのキャリブレーション手法とメトリクスの詳細な分析を行う。 VQAを2つの解答性ベンチマークで検討したところ、サンプリング手法が一般的に優れているが、明確な勝者が存在しないテキストのみのテキスト学習よりも、視覚的に接地されたモデルのスコアが適していることが示された。 Avg BLEU は,サンプリング法と確率法の両方の利点をモダリティで組み合わせたキャリブレーションスコアである。

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