論文の概要: VLM's Eye Examination: Instruct and Inspect Visual Competency of Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14759v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 07:15:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 21:12:18.815275
• Title: VLM's Eye Examination: Instruct and Inspect Visual Competency of Vision Language Models
• Title（参考訳）: VLMの視力検査 : 視覚言語モデルの視覚能力の指導と検査
• Authors: Nam Hyeon-Woo, Moon Ye-Bin, Wonseok Choi, Lee Hyun, Tae-Hyun Oh,
• Abstract要約: ビジョン言語モデル(VLM)は、様々なベンチマークで有望な推論能力を示している。 本研究では,VLMがどのようにイメージを知覚するかを調べるために,視線検査プロセスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.291697178628546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision language models (VLMs) have shown promising reasoning capabilities across various benchmarks; however, our understanding of their visual perception remains limited. In this work, we propose an eye examination process to investigate how a VLM perceives images, specifically focusing on key elements of visual recognition, from primitive color and shape to semantic levels. To this end, we introduce a dataset named LENS to guide a VLM to follow the examination and check its readiness. Once the model is ready, we conduct the examination. Through this examination, we quantify and visualize VLMs' sensitivities to color and shape, and semantic matching. Our findings reveal that VLMs have varying sensitivity to different colors while consistently showing insensitivity to green across different VLMs. Also, we found different shape sensitivity and semantic recognition depending on LLM's capacity despite using the same fixed visual encoder. Our analyses and findings have potential to inspire the design of VLMs and the pre-processing of visual input to VLMs for improving application performance.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル (VLM) は様々なベンチマークで有望な推論能力を示しているが、我々の視覚知覚に対する理解は限られている。 そこで本研究では,VLMが視覚認識の重要要素である原始色や形状から意味レベルまで,どのようにイメージを知覚するかを考察する。 この目的のために,VLM を指導し,その準備性を確認するために LENS というデータセットを導入する。 モデルの準備が出来次第、試験を行います。 本研究では,VLMの色と形状に対する感受性と意味的マッチングを定量化し,可視化する。 以上の結果から,VLMは異なる色に対して異なる感度を示す一方で,異なるVLMに対して常にグリーンに対して非感受性を示すことが明らかとなった。 また,同じ固定型ビジュアルエンコーダを用いても,LCMのキャパシティによって形状の感度や意味認識が異なることがわかった。 VLMの設計や視覚入力の事前処理に刺激を与える可能性があり,アプリケーションの性能向上が期待できる。

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