論文の概要: Sparkle: Mastering Basic Spatial Capabilities in Vision Language Models Elicits Generalization to Composite Spatial Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16162v2
• Date: Thu, 21 Nov 2024 18:05:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:17:04.960001
• Title: Sparkle: Mastering Basic Spatial Capabilities in Vision Language Models Elicits Generalization to Composite Spatial Reasoning
• Title（参考訳）: Sparkle: 視覚言語モデルにおける基本的な空間能力の習得
• Authors: Yihong Tang, Ao Qu, Zhaokai Wang, Dingyi Zhuang, Zhaofeng Wu, Wei Ma, Shenhao Wang, Yunhan Zheng, Zhan Zhao, Jinhua Zhao,
• Abstract要約: 視覚言語モデル (VLM) は、幅広い下流タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。 評価の結果, 現状のVLMは複合空間推論問題に対して, しばしば不確実かつ不正確な応答を生じさせることが判明した。 そこで本研究では,基本空間能力のみに基づいてモデルをトレーニングすることにより,VLM内の2次元空間推論を効果的に向上する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.399925987942204
• License:
• Abstract: Vision language models (VLMs) have demonstrated impressive performance across a wide range of downstream tasks. However, their proficiency in spatial reasoning remains limited, despite its crucial role in tasks involving navigation and interaction with physical environments. Specifically, most of these tasks rely on the core spatial reasoning capabilities in two-dimensional (2D) environments, and our evaluation reveals that state-of-the-art VLMs frequently generate implausible and incorrect responses to composite spatial reasoning problems, including simple pathfinding tasks that humans can solve effortlessly at a glance. To address this, we explore an effective approach to enhance 2D spatial reasoning within VLMs by training the model solely on basic spatial capabilities. We begin by disentangling the key components of 2D spatial reasoning: direction comprehension, distance estimation, and localization. Our central hypothesis is that mastering these basic spatial capabilities can significantly enhance a model's performance on composite spatial tasks requiring advanced spatial understanding and combinatorial problem-solving, with generalized improvements in visual-spatial tasks. To investigate this hypothesis, we introduce Sparkle, a framework that fine-tunes VLMs on these three basic spatial capabilities by synthetic data generation and targeted supervision to form an instruction dataset for each capability. Our experiments demonstrate that VLMs fine-tuned with Sparkle achieve significant performance gains, not only in the basic tasks themselves but also in generalizing to composite and out-of-distribution spatial reasoning tasks. These findings underscore the effectiveness of mastering basic spatial capabilities in enhancing composite spatial problem-solving, offering insights into systematic strategies for improving VLMs' spatial reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル (VLM) は、幅広い下流タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。 しかし、ナビゲーションや物理的な環境との相互作用に関わるタスクにおいて重要な役割を担っているにもかかわらず、空間推論の習熟度は依然として限られている。 具体的には、これらのタスクの多くは二次元(2次元)環境の中核的な空間的推論能力に依存しており、我々は現状のVLMが、人間が一目で解決できる単純なパスフィニングタスクを含む複合的空間的推論問題に対して、しばしば不確実かつ不正確な応答を生じさせることを示した。 そこで本研究では,基本空間能力のみに基づいてモデルをトレーニングすることにより,VLM内の2次元空間推論を効果的に向上する手法を提案する。 まず,2次元空間推論の重要成分である方向理解,距離推定,局所化を両立させることから始める。 我々の中心的な仮説は、これらの基本空間能力の習得は、空間理解の高度化と組合せ問題解決を必要とする複合空間タスクにおけるモデルの性能を著しく向上させ、視覚空間タスクの汎用的な改善をもたらすことである。 本研究では,これら3つの空間的能力に対して,合成データ生成と目標監督によってVLMを微調整し,各機能のための命令データセットを形成するフレームワークであるSparkleを紹介する。 実験により,Sparkleで微調整したVLMは,基本タスク自体だけでなく,複合的および非分配的空間推論タスクにも応用できることを示す。 これらの知見は,VLMの空間推論能力を向上させるための体系的戦略に関する洞察を提供するとともに,複合空間問題解決の強化における基本空間能力の習得の有効性を裏付けるものである。

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