論文の概要: Vision language models are blind

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06581v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 06:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:05:47.848059
• Title: Vision language models are blind
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルは盲目です
• Authors: Pooyan Rahmanzadehgervi, Logan Bolton, Mohammad Reza Taesiri, Anh Totti Nguyen,
• Abstract要約: 視覚能力を持つ大規模言語モデル(VLM)は、人間にとって異常なほど容易な7つの視覚的タスクで失敗する。 4つの最先端のVLMの驚くほど低いパフォーマンスは、彼らのビジョンが、少なくともミオピアの人が細部をぼやけていると見ているように、そして最悪の場合には、盲目な知的人物のように、教育的な推測をしていることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models with vision capabilities (VLMs), e.g., GPT-4o and Gemini 1.5 Pro are powering countless image-text applications and scoring high on many vision-understanding benchmarks. Yet, we find that VLMs fail on 7 visual tasks absurdly easy to humans such as identifying (a) whether two circles overlap; (b) whether two lines intersect; (c) which letter is being circled in a word; and (d) counting the number of circles in a Olympic-like logo. The shockingly poor performance of four state-of-the-art VLMs suggests their vision is, at best, like of a person with myopia seeing fine details as blurry, and at worst, like an intelligent person that is blind making educated guesses. Code is available at: https://vlmsareblind.github.io/
• Abstract（参考訳）: 視覚機能を備えた大規模言語モデル(VLM)、例えば、GPT-4o、Gemini 1.5 Proは、数え切れないほどの画像テキストアプリケーションを動かし、多くの視覚基盤ベンチマークで高いスコアを得ている。 しかし、VLMが7つの視覚的タスクで失敗することを発見した。 (a) 2つの円が重複するか否か (b)二つの線が交差するか否か (c)どの文字が一言で丸められているか、 (d)オリンピックのようなロゴの円の数を数える。 4つの最先端のVLMの驚くほど低いパフォーマンスは、彼らのビジョンが、少なくともミオピアの人が細かい詳細をぼやけていると見ているように、そして最悪の場合には、盲目な知的人物のように、教育的な推測をしていることを示唆している。 コードは、https://vlmsareblind.github.io/で入手できる。

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