論文の概要: Improved GUI Grounding via Iterative Narrowing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13591v5
- Date: Fri, 20 Dec 2024 07:16:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:22:38.477008
- Title: Improved GUI Grounding via Iterative Narrowing
- Title（参考訳）: イテレーティブ・ナローイングによるGUIグラウンディングの改善
- Authors: Anthony Nguyen,
- Abstract要約: 本稿では,GUIグラウンディングにおける汎用モデルと微調整モデルの両方の性能向上のために,反復的絞り機構を用いた視覚的プロンプトフレームワークを提案する。
評価のために、様々なUIプラットフォームからなる包括的なベンチマークで手法を検証し、その結果を再現するコードを提供した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03922370499388702
- License:
- Abstract: Graphical User Interface (GUI) grounding plays a crucial role in enhancing the capabilities of Vision-Language Model (VLM) agents. While general VLMs, such as GPT-4V, demonstrate strong performance across various tasks, their proficiency in GUI grounding remains suboptimal. Recent studies have focused on fine-tuning these models specifically for zero-shot GUI grounding, yielding significant improvements over baseline performance. We introduce a visual prompting framework that employs an iterative narrowing mechanism to further improve the performance of both general and fine-tuned models in GUI grounding. For evaluation, we tested our method on a comprehensive benchmark comprising various UI platforms and provided the code to reproduce our results.
- Abstract（参考訳）: グラフィカルユーザインタフェース(GUI)の基盤は,視覚言語モデル(VLM)エージェントの能力向上に重要な役割を果たしている。
GPT-4V のような一般的な VLM は様々なタスクに対して高い性能を示すが、GUI の接地精度は相変わらず最適である。
近年の研究では、ゼロショットGUIグラウンドティングに特化してこれらのモデルを微調整することに焦点が当てられ、ベースライン性能よりも大幅に改善されている。
本稿では,GUIグラウンディングにおける汎用モデルと微調整モデルの両方の性能向上のために,反復的絞り機構を用いた視覚的プロンプトフレームワークを提案する。
評価のために、様々なUIプラットフォームからなる包括的なベンチマークで手法を検証し、その結果を再現するコードを提供した。
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