論文の概要: Selective Vision is the Challenge for Visual Reasoning: A Benchmark for Visual Argument Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18925v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 09:30:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:28.255057
• Title: Selective Vision is the Challenge for Visual Reasoning: A Benchmark for Visual Argument Understanding
• Title（参考訳）: Selective Visionはビジュアル推論の課題:ビジュアル引数理解のためのベンチマーク
• Authors: Jiwan Chung, Sungjae Lee, Minseo Kim, Seungju Han, Ashkan Yousefpour, Jack Hessel, Youngjae Yu,
• Abstract要約: 視覚的前提を付加した1,611枚の画像のデータセットであるVisArgsを提示する。 本稿では,視覚的議論の理解を評価するための3つのタスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.37049638100344
• License:
• Abstract: Visual arguments, often used in advertising or social causes, rely on images to persuade viewers to do or believe something. Understanding these arguments requires selective vision: only specific visual stimuli within an image are relevant to the argument, and relevance can only be understood within the context of a broader argumentative structure. While visual arguments are readily appreciated by human audiences, we ask: are today's AI capable of similar understanding? We present VisArgs, a dataset of 1,611 images annotated with 5,112 visual premises (with regions), 5,574 commonsense premises, and reasoning trees connecting them into structured arguments. We propose three tasks for evaluating visual argument understanding: premise localization, premise identification, and conclusion deduction. Experiments show that 1) machines struggle to capture visual cues: GPT-4-O achieved 78.5% accuracy, while humans reached 98.0%. Models also performed 19.5% worse when distinguishing between irrelevant objects within the image compared to external objects. 2) Providing relevant visual premises improved model performance significantly.
• Abstract（参考訳）: 視覚的な議論は、しばしば広告や社会的大義で使用され、視聴者に何かをしたり信じるよう説得するために画像に依存している。 画像内の特定の視覚刺激だけが議論に関連するものであり、関連性はより広い議論的構造の文脈内でのみ理解できる。 視覚的な議論は、人間の聴衆によって容易に理解されますが、私たちは次のように尋ねます。 提案するVisArgsは,5,112の視覚的前提,574の常識的前提,およびそれらを構造化された引数に接続する推論木をアノテートした1,611のイメージのデータセットである。 本稿では,視覚的議論の理解を評価するための3つのタスクを提案する。 実験では GPT-4-Oは78.5%の精度で、人間は98.0%に達した。 また、画像内の無関係なオブジェクトと外部オブジェクトとを区別する場合、モデルは19.5%悪化した。 2) 関連的な視覚的前提を提供することで, モデルの性能が大幅に向上した。

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