論文の概要: Vision-Language Models under Cultural and Inclusive Considerations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06177v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 17:50:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 14:30:11.027261
- Title: Vision-Language Models under Cultural and Inclusive Considerations
- Title(参考訳): 文化的・包括的考察に基づく視覚・言語モデル
- Authors: Antonia Karamolegkou, Phillip Rust, Yong Cao, Ruixiang Cui, Anders Søgaard, Daniel Hershcovich,
- Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、日常生活の画像を記述することで視覚障害者を支援する。
現在の評価データセットは、多様な文化的ユーザ背景や、このユースケースの状況を反映していない可能性がある。
我々は、字幕の好みを決定するための調査を作成し、視覚障害者によって撮影された画像を含む既存のデータセットであるVizWizをフィルタリングすることで、文化中心の評価ベンチマークを提案する。
次に,複数のVLMを評価し,その信頼性を文化的に多様な環境で視覚アシスタントとして検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 53.614528867159706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large vision-language models (VLMs) can assist visually impaired people by describing images from their daily lives. Current evaluation datasets may not reflect diverse cultural user backgrounds or the situational context of this use case. To address this problem, we create a survey to determine caption preferences and propose a culture-centric evaluation benchmark by filtering VizWiz, an existing dataset with images taken by people who are blind. We then evaluate several VLMs, investigating their reliability as visual assistants in a culturally diverse setting. While our results for state-of-the-art models are promising, we identify challenges such as hallucination and misalignment of automatic evaluation metrics with human judgment. We make our survey, data, code, and model outputs publicly available.
- Abstract(参考訳): 視覚言語モデル(VLM)は、日常生活の画像を記述することで視覚障害者を支援する。
現在の評価データセットは、多様な文化的ユーザ背景や、このユースケースの状況を反映していない可能性がある。
この問題に対処するため、私たちは、字幕の好みを決定するための調査を作成し、視覚障害者によって撮影された画像を含む既存のデータセットであるVizWizをフィルタリングすることで、文化中心の評価ベンチマークを提案する。
次に,複数のVLMを評価し,その信頼性を文化的に多様な環境で視覚アシスタントとして検証した。
最先端モデルに対する我々の結果は有望であるが,人間の判断による幻覚や自動評価指標の誤調整といった課題を識別する。
調査、データ、コード、モデルアウトプットを公開しています。
関連論文リスト
- See It from My Perspective: Diagnosing the Western Cultural Bias of Large Vision-Language Models in Image Understanding [78.88461026069862]
視覚言語モデル(VLM)は、多くの言語における画像に関するクエリに応答することができる。
我々は、画像理解における西洋の偏見を実証し、局所化する新しい研究を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T15:49:51Z) - Enhancing Large Vision Language Models with Self-Training on Image Comprehension [99.9389737339175]
本稿では、画像理解に特化して自己学習アプローチを強調する自己学習 on Image (STIC)を紹介する。
まず、ラベルのない画像を用いて、画像記述の好みを自己構築する。
抽出した視覚情報に対する推論をさらに自己改善するため,既存の命令調整データのごく一部をモデルに再利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T05:53:49Z) - Towards Geographic Inclusion in the Evaluation of Text-to-Image Models [25.780536950323683]
我々は,アフリカ,ヨーロッパ,東南アジアにおけるアノテータの地理的表現,視覚的魅力,実画像および生成画像の一貫性に対する認識の程度について検討した。
例えば、異なる場所のアノテータは、地理的に代表的であると見なされる領域の誇張されたステレオタイプ的な描写について、しばしば意見が一致しない。
自動評価と人的評価を改善するためのステップを推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T16:23:06Z) - VALOR-EVAL: Holistic Coverage and Faithfulness Evaluation of Large Vision-Language Models [57.43276586087863]
LVLM(Large Vision-Language Models)は幻覚に悩まされ、このモデルでは可聴音を発生させるが、実際には誤出力を発生させる。
既存のベンチマークはスコープに限られており、主にオブジェクト幻覚に焦点を当てている。
対象,属性,関係を多次元のベンチマークで表現し,連想バイアスに基づいて画像を選択する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-22T04:49:22Z) - Evaluating Image Review Ability of Vision Language Models [25.846728716526766]
本稿では,大規模視覚言語モデル(LVLM)を用いて画像のレビューテキストを生成する方法について検討する。
LVLMが画像のレビューを行う能力は完全には理解されておらず、レビュー能力の方法論的な評価の必要性が強調されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T13:16:10Z) - FACET: Fairness in Computer Vision Evaluation Benchmark [21.862644380063756]
コンピュータビジョンモデルは、性別や肌のトーンなどの属性間でパフォーマンスの相違が知られている。
FACET (FAirness in Computer Vision EvaluaTion) という新しいベンチマークを提案する。
FACETは、最も一般的な視覚タスクのための32kイメージの大規模な、一般公開された評価セットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T17:59:48Z) - DeAR: Debiasing Vision-Language Models with Additive Residuals [5.672132510411465]
大規模な事前学習型視覚言語モデル(VLM)は、リッチで適応可能な画像とテキスト表現を提供する。
これらのモデルは、トレーニングデータ中の様々なアイデンティティ群が歪んだ分布のため、社会的バイアスに悩まされる。
本稿では,元の表現をオフセットする付加的残像表現を学習する新しいデバイアス法であるDeARを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-18T14:57:43Z) - Localization vs. Semantics: Visual Representations in Unimodal and
Multimodal Models [57.08925810659545]
既存の視覚・言語モデルと視覚のみのモデルにおける視覚表現の比較分析を行う。
我々の経験的観察は、視覚・言語モデルがラベル予測タスクに優れていることを示唆している。
我々の研究は、視覚学習における言語の役割に光を当て、様々な事前学習モデルの実証的なガイドとして機能することを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-01T05:00:18Z) - Ambiguous Images With Human Judgments for Robust Visual Event
Classification [34.62731821199598]
我々はあいまいな画像のデータセットを作成し、それらをビデオから抽出したノイズの多い画像の集合であるSQUID-E(Squidy)を作成する。
すべての画像は、地上の真理値でアノテートされ、テストセットは、人間の不確実性判定でアノテートされる。
このデータセットを用いて、視覚タスクにおける人間の不確実性を特徴づけ、既存の視覚事象分類モデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T17:52:20Z) - Exploring CLIP for Assessing the Look and Feel of Images [87.97623543523858]
ゼロショット方式で画像の品質知覚(ルック)と抽象知覚(フィール)の両方を評価するために,コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)モデルを導入する。
以上の結果から,CLIPは知覚的評価によく適合する有意義な先行情報を捉えることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-25T17:58:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。