論文の概要: Response Wide Shut: Surprising Observations in Basic Vision Language Model Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06721v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 08:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 18:16:48.336044
• Title: Response Wide Shut: Surprising Observations in Basic Vision Language Model Capabilities
• Title（参考訳）: 応答広帯域シャット:基本視覚言語モデル機能における意外な観察
• Authors: Shivam Chandhok, Wan-Cyuan Fan, Leonid Sigal,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、様々な複雑なコンピュータビジョン問題に対処するための汎用ツールとして登場した。 これらのモデルは高い能力を持つが、いくつかの基本的な視覚的理解スキルが欠けていることが示されている。 本稿では,基本的な視覚課題におけるSoTA VLMの限界を理解することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.176918208200604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have emerged as general purpose tools for addressing a variety of complex computer vision problems. Such models have been shown to be highly capable, but, at the same time, also lacking some basic visual understanding skills. In this paper, we set out to understand the limitations of SoTA VLMs on fundamental visual tasks: object classification, understanding spatial arrangement, and ability to delineate individual object instances (through counting), by constructing a series of tests that probe which components of design, specifically, maybe lacking. Importantly, we go significantly beyond the current benchmarks, that simply measure final performance of VLM, by also comparing and contrasting it to performance of probes trained directly on features obtained from visual encoder (image embeddings), as well as intermediate vision-language projection used to bridge image-encoder and LLM-decoder ouput in many SoTA models (e.g., LLaVA, BLIP, InstructBLIP). In doing so, we uncover nascent shortcomings in VLMs response and make a number of important observations which could help train and develop more effective VLM models in future.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、様々な複雑なコンピュータビジョン問題に対処するための汎用ツールとして登場した。 このようなモデルは高い能力を持つことが示されているが、同時にいくつかの基本的な視覚的理解スキルも欠如している。 本稿では, オブジェクト分類, 空間配置の理解, 個々のオブジェクトインスタンスを(計数を通して)記述する能力など, 基本的な視覚的タスクにおけるSoTA VLMの限界を理解するために, 設計のどのコンポーネントが欠落しているかを調査する一連のテストを構築した。 また、視覚エンコーダ(画像埋め込み)から直接訓練されたプローブの性能と、多くのSoTAモデル(例えば、LLaVA、BLIP、InstructBLIP)で画像エンコーダとLLMデコーダをブリッジするために使用される中間ビジョン言語プロジェクションを比較して、VLMの最終性能を簡易に測定する。 そのために、VLMの応答の初期の欠点を明らかにし、将来より効果的なVLMモデルをトレーニングし開発する上で役立つ、多くの重要な観察を行う。

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