論文の概要: Exploring Social Media Image Categorization Using Large Models with Different Adaptation Methods: A Case Study on Cultural Nature's Contributions to People

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00275v3
• Date: Tue, 20 May 2025 11:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.351973
• Title: Exploring Social Media Image Categorization Using Large Models with Different Adaptation Methods: A Case Study on Cultural Nature's Contributions to People
• Title（参考訳）: 適応方法の異なる大規模モデルを用いたソーシャルメディア画像分類の探索:文化的自然の人間への貢献を事例として
• Authors: Rohaifa Khaldi, Domingo Alcaraz-Segura, Ignacio Sánchez-Herrera, Javier Martinez-Lopez, Carlos Javier Navarro, Siham Tabik,
• Abstract要約: ソーシャルメディアの画像は、自然と文化の遺産との人間の相互作用をモデル化、マッピング、理解するための貴重な洞察を提供する。 これらの画像を意味論的に意味のあるグループに分類することは、その視覚内容の多様性と異質性のために、依然として非常に複雑である。 FLIPSは、人間と自然の相互作用を捉えたFlickr画像のデータセットである。 我々は,様々な適応手法を用いて,大規模モデルの異なる型と組み合わせに基づく様々な解を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7736307382785161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media images provide valuable insights for modeling, mapping, and understanding human interactions with natural and cultural heritage. However, categorizing these images into semantically meaningful groups remains highly complex due to the vast diversity and heterogeneity of their visual content as they contain an open-world human and nature elements. This challenge becomes greater when categories involve abstract concepts and lack consistent visual patterns. Related studies involve human supervision in the categorization process and the lack of public benchmark datasets make comparisons between these works unfeasible. On the other hand, the continuous advances in large models, including Large Language Models (LLMs), Large Visual Models (LVMs), and Large Visual Language Models (LVLMs), provide a large space of unexplored solutions. In this work 1) we introduce FLIPS a dataset of Flickr images that capture the interaction between human and nature, and 2) evaluate various solutions based on different types and combinations of large models using various adaptation methods. We assess and report their performance in terms of cost, productivity, scalability, and result quality to address the challenges of social media image categorization.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの画像は、自然と文化の遺産との人間の相互作用をモデル化、マッピング、理解するための貴重な洞察を提供する。 しかしながら、これらのイメージを意味のあるグループに分類するのは、オープンワールドの人間と自然の要素を含むため、その視覚的内容の多様性と異質性のため、非常に複雑である。 この課題は、カテゴリが抽象的な概念を包含し、一貫した視覚パターンが欠如している場合に大きくなります。 関連する研究は、分類プロセスにおける人間の監督と、公開ベンチマークデータセットの欠如が、これらの作業の比較を不可能にしている。 一方、LLM(Large Language Models)、LVM(Large Visual Models)、LVLM(Large Visual Language Models)など、大規模モデルの継続的な進歩は、未探索のソリューションの広いスペースを提供する。 この作品において 1)人間と自然の相互作用を捉えたFlickr画像のデータセットFLIPSを導入する。 2) 様々な適応手法を用いて, 大規模モデルの異なるタイプと組み合わせに基づいて様々な解を評価する。 ソーシャルメディア画像分類の課題に対処するため,コスト,生産性,スケーラビリティ,結果の質を評価・報告する。

関連論文リスト

• Catastrophic Forgetting in LLMs: A Comparative Analysis Across Language Tasks [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、かなり高度な自然言語処理(NLP)を持つ 本研究では,主要なNLUタスクに対する各種オープンソースLLMの連続的な微調整について検討する。 以上の結果から,Phi-3.5-miniのようなモデルでは,強い学習能力を維持しつつ,最小限の忘れを生じさせることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T23:06:55Z)
• Mini-InternVL: A Flexible-Transfer Pocket Multimodal Model with 5% Parameters and 90% Performance [78.48606021719206]
  Mini-InternVL は 1B から 4B までのパラメータを持つ一連の MLLM であり、パラメータの 5% しか持たない性能の90% を達成している。 我々は,ダウンストリームタスクにおける特化モデルの転送と性能向上を可能にする,Mini-InternVLの統一適応フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:58:20Z)
• Rethinking VLMs and LLMs for Image Classification [6.550471260627169]
  大きな言語モデル(LLM)は、新しい機能を実現するために、Visual Language Models(VLM)と統合されつつある。 オブジェクト認識やシーン認識では,LLMを使わないVLMの方が,VLMよりも優れた性能が得られることを示す。 本稿では,視覚的タスクをタスクに適したモデルに効率的にルーティングする,比較的小さなLCMを含む軽量な修正法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T23:40:21Z)
• LLAVADI: What Matters For Multimodal Large Language Models Distillation [77.73964744238519]
  本研究では,新しい効率的なモデル構造を提案するのではなく,スクラッチから小規模MLLMを訓練する。 本研究は, 知識蒸留プロセスにおける学習戦略, モデル選択, 蒸留アルゴリズムに関するものである。 異なるベンチマークと適切な戦略を評価することで、2.7Bの小型モデルでも7Bまたは13Bのパラメータを持つ大型モデルと同等に動作することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T06:10:47Z)
• Concept-skill Transferability-based Data Selection for Large Vision-Language Models [56.0725292404808]
  視覚言語モデルを学習するための効果的でスケーラブルなデータ選択手法であるCOINCIDEを紹介する。 我々は,目標LVLMに必要な概念スキル構成を識別する小型モデルからの内部アクティベーションを用いて,トレーニングデータをクラスタ化する。 実験により、COINCIDEは8つの強いベースラインに対して、優れた性能とデータ選択効率を実現することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:15:20Z)
• RLAIF-V: Aligning MLLMs through Open-Source AI Feedback for Super GPT-4V Trustworthiness [94.03511733306296]
  我々は,MLLMを超GPT-4V信頼性のための完全なオープンソースパラダイムに整合させるフレームワークであるRLAIF-Vを紹介する。 RLAIF-Vは、高品質なフィードバックデータとオンラインフィードバック学習アルゴリズムを含む、2つの観点から、オープンソースフィードバックを最大限活用する。 実験により、RLAIF-Vは、他のタスクのパフォーマンスを犠牲にすることなく、モデルの信頼性を大幅に向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T14:37:01Z)
• Are We on the Right Way for Evaluating Large Vision-Language Models? [92.5761176224556]
  大規模視覚言語モデル(LVLM)は、最近急速に進歩し、そのマルチモーダル能力を評価するために多くの研究を巻き起こした。 視覚コンテンツは多くのサンプルに対して不要であり、意図的なデータ漏洩が存在する。 本稿では,人間によって精巧に選択された1500個のサンプルからなる,高度に視覚に欠かせないマルチモーダルベンチマークMMStarを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T17:59:34Z)
• Finer: Investigating and Enhancing Fine-Grained Visual Concept Recognition in Large Vision Language Models [57.95366341738857]
  詳細な分析では、命令調整されたLVLMはモダリティギャップを示し、同じ概念に対応するテキスト入力と視覚入力の相違を示す。 我々は,LVLMの細粒度視覚理解能力を評価するために,複数の属性中心評価ベンチマークであるFinerを提案し,説明可能性を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T05:43:51Z)
• GAOKAO-MM: A Chinese Human-Level Benchmark for Multimodal Models Evaluation [55.2480439325792]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は画像認識と言語理解に優れた能力を示す。 中国大学入学試験(GAokao-MM)に基づくマルチモーダルベンチマークであるGAokao-MMを提案する。 GPT-4-Vison(48.1%)、Qwen-VL-Plus(41.2%)、Gemini-Pro-Vision(35.1%)が上位3位である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T06:57:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。