論文の概要: VISTA: A Visual and Textual Attention Dataset for Interpreting Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04609v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 20:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 06:26:32.427650
• Title: VISTA: A Visual and Textual Attention Dataset for Interpreting Multimodal Models
• Title（参考訳）: VISTA:マルチモーダルモデル解釈のための視覚的・テキスト的注意データセット
• Authors: Harshit, Tolga Tasdizen,
• Abstract要約: 統合ビジョンと言語モデル(VLM)は、機械学習研究コミュニティ内のブラックボックスと見なされることが多い。 本稿では、画像領域と対応するテキストセグメント間の特定の関連をマッピングする画像テキスト整列人間の視覚的注意データセットを提案する。 次に、VLモデルによって生成された内部のヒートマップとこのデータセットを比較し、モデルの決定プロセスを分析し、よりよく理解できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0718016474717196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent developments in deep learning led to the integration of natural language processing (NLP) with computer vision, resulting in powerful integrated Vision and Language Models (VLMs). Despite their remarkable capabilities, these models are frequently regarded as black boxes within the machine learning research community. This raises a critical question: which parts of an image correspond to specific segments of text, and how can we decipher these associations? Understanding these connections is essential for enhancing model transparency, interpretability, and trustworthiness. To answer this question, we present an image-text aligned human visual attention dataset that maps specific associations between image regions and corresponding text segments. We then compare the internal heatmaps generated by VL models with this dataset, allowing us to analyze and better understand the model's decision-making process. This approach aims to enhance model transparency, interpretability, and trustworthiness by providing insights into how these models align visual and linguistic information. We conducted a comprehensive study on text-guided visual saliency detection in these VL models. This study aims to understand how different models prioritize and focus on specific visual elements in response to corresponding text segments, providing deeper insights into their internal mechanisms and improving our ability to interpret their outputs.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの発展により、自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョンが統合され、強力な統合ビジョンと言語モデル(VLM)が生まれた。 その優れた能力にもかかわらず、これらのモデルは機械学習研究コミュニティ内のブラックボックスと見なされることが多い。 これは、画像のどの部分が特定のテキストセグメントに対応し、どのようにそれらの関連を解読できるかという批判的な疑問を提起する。 これらの接続を理解することは、モデルの透明性、解釈可能性、信頼性を高めるために不可欠です。 この疑問に答えるために,画像領域と対応するテキストセグメント間の特定の関連をマッピングする画像テキスト整列人間の視覚的注意データセットを提案する。 次に、VLモデルによって生成された内部のヒートマップとこのデータセットを比較し、モデルの決定プロセスを分析し、よりよく理解できるようにします。 このアプローチは、これらのモデルが視覚的および言語的情報をどのように整合させるかについての洞察を提供することで、モデルの透明性、解釈可能性、信頼性を高めることを目的としている。 これらのVLモデルにおいて,テキスト誘導型視覚塩分濃度検出の総合的研究を行った。 本研究の目的は、異なるモデルが、対応するテキストセグメントに対してどのように特定の視覚要素を優先順位付けし、フォーカスするかを理解し、内部メカニズムについて深い洞察を提供し、アウトプットを解釈する能力を改善することである。

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