論文の概要: Is A Picture Worth A Thousand Words? Delving Into Spatial Reasoning for Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14852v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 21:51:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:57:24.858278
• Title: Is A Picture Worth A Thousand Words? Delving Into Spatial Reasoning for Vision Language Models
• Title（参考訳）: 写真は数千語の価値はあるか? 視覚言語モデルのための空間推論に生き残る
• Authors: Jiayu Wang, Yifei Ming, Zhenmei Shi, Vibhav Vineet, Xin Wang, Yixuan Li, Neel Joshi,
• Abstract要約: 本研究では,空間推論の多様な側面をカバーする新しいベンチマークであるSpatialEvalを提案する。 我々は、競合する言語と視覚言語モデルを総合的に評価する。 文献で見過ごされてきたいくつかの反直感的な洞察が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.44286562901589
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of tasks and domains. Despite this promise, spatial understanding and reasoning -- a fundamental component of human cognition -- remains under-explored. We propose SpatialEval, a novel benchmark that covers diverse aspects of spatial reasoning such as relationship understanding, navigation, and counting. We conduct a comprehensive evaluation of competitive language and vision-language models. Our findings reveal several counter-intuitive insights that have been overlooked in the literature: (1) Spatial reasoning poses significant challenges where competitive models can fall behind random guessing; (2) Despite additional visual input, VLMs often under-perform compared to their LLM counterparts; (3) When both textual and visual information is available, multi-modal language models become less reliant on visual information if sufficient textual clues are provided. Additionally, we demonstrate that leveraging redundancy between vision and text can significantly enhance model performance. We hope our study will inform the development of multimodal models to improve spatial intelligence and further close the gap with human intelligence.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) と視覚言語モデル (VLM) は、幅広いタスクや領域で顕著な性能を示している。 この約束にもかかわらず、人間の認知の基本的な構成要素である空間的理解と推論は未解明のままである。 本研究では,関係理解,ナビゲーション,カウントといった空間的推論の多様な側面をカバーする新しいベンチマークであるSpatialEvalを提案する。 我々は、競合する言語と視覚言語モデルを総合的に評価する。 その結果,(1) 空間的推論は, 競合モデルがランダムな推測に遅れる可能性のある重要な課題を生じさせる; (2) 視覚的入力が加わったにもかかわらず, VLMはLLMに比べて性能が劣る; (3) テキスト情報と視覚情報の両方が利用可能である場合, マルチモーダル言語モデルは, 十分な手掛かりが得られれば, 視覚情報への依存度が低下する。 さらに、視覚とテキストの冗長性を活用することで、モデルの性能が大幅に向上することを示した。 我々の研究は、空間知性を改善し、人間の知性とのギャップをさらに埋めるために、マルチモーダルモデルの開発に報いることを願っている。

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