論文の概要: In-Context Learning Improves Compositional Understanding of Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15487v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 09:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 15:31:05.264570
• Title: In-Context Learning Improves Compositional Understanding of Vision-Language Models
• Title（参考訳）: In-Context Learningは視覚言語モデルの構成的理解を改善する
• Authors: Matteo Nulli, Anesa Ibrahimi, Avik Pal, Hoshe Lee, Ivona Najdenkoska,
• Abstract要約: 合成画像理解は、トレーニングデータに存在する物体バイアスのため、かなり難しい課題である。 コントラストモデルと生成モデルを比較し、アーキテクチャの違い、事前学習データ、トレーニングタスクと損失を分析します。 提案手法は,複数の構成的理解データセットにまたがるベースラインモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.762909189433944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have shown remarkable capabilities in a large number of downstream tasks. Nonetheless, compositional image understanding remains a rather difficult task due to the object bias present in training data. In this work, we investigate the reasons for such a lack of capability by performing an extensive bench-marking of compositional understanding in VLMs. We compare contrastive models with generative ones and analyze their differences in architecture, pre-training data, and training tasks and losses. Furthermore, we leverage In-Context Learning (ICL) as a way to improve the ability of VLMs to perform more complex reasoning and understanding given an image. Our extensive experiments demonstrate that our proposed approach outperforms baseline models across multiple compositional understanding datasets.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、多くの下流タスクにおいて顕著な機能を示している。 それでも、構成的イメージ理解は、トレーニングデータに存在するオブジェクトバイアスのため、かなり難しい課題である。 本稿では,VLMにおける構成的理解のベンチマーキングを行うことにより,このような能力の欠如の原因を解明する。 コントラストモデルと生成モデルを比較し、アーキテクチャの違い、事前学習データ、トレーニングタスクと損失を分析します。 さらに、画像に対してより複雑な推論と理解を行うために、VLMの能力を改善する手段として、インコンテキスト学習(ICL)を利用する。 提案手法は,複数の構成的理解データセットにまたがるベースラインモデルより優れていることを示す。

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