論文の概要: Can CLIP Count Stars? An Empirical Study on Quantity Bias in CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15035v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 14:01:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 14:53:59.772949
• Title: Can CLIP Count Stars? An Empirical Study on Quantity Bias in CLIP
• Title（参考訳）: CLIP カウントスターは可能か? CLIP の量バイアスに関する実証的研究
• Authors: Zeliang Zhang, Zhuo Liu, Mingqian Feng, Chenliang Xu,
• Abstract要約: われわれはCLIPの量バイアスを実験的に検討した。 実験の結果,CLIP埋め込みの量バイアスが,下流タスクの信頼性に影響を与えることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.71632504757371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CLIP has demonstrated great versatility in adapting to various downstream tasks, such as image editing and generation, visual question answering, and video understanding. However, CLIP-based applications often suffer from misunderstandings regarding user intent, leading to discrepancies between the required number of objects and the actual outputs in image generation tasks. In this work, we empirically investigate the quantity bias in CLIP. By carefully designing different experimental settings and datasets, we comprehensively evaluate CLIP's understanding of quantity from text, image, and cross-modal perspectives. Our experimental results reveal a quantity bias in CLIP embeddings, impacting the reliability of downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: CLIPは、画像編集や生成、視覚的質問応答、ビデオ理解など、さまざまな下流タスクに適応する上で、非常に汎用性を示している。 しかし、CLIPベースのアプリケーションはユーザ意図に関する誤解に悩まされることが多く、必要なオブジェクト数と画像生成タスクの実際の出力との間には相違がある。 本研究では,CLIPの量バイアスを実験的に検討する。 異なる実験的な設定とデータセットを慎重に設計することにより、テキスト、画像、および相互モーダルの観点からの量に対するCLIPの理解を総合的に評価する。 実験の結果,CLIP埋め込みの量バイアスが,下流タスクの信頼性に影響を与えることが明らかとなった。

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