論文の概要: VisGraphVar: A Benchmark Generator for Assessing Variability in Graph Analysis Using Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14832v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 10:10:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:04:48.941709
• Title: VisGraphVar: A Benchmark Generator for Assessing Variability in Graph Analysis Using Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: VisGraphVar:大規模視覚言語モデルを用いたグラフ解析における変数評価ベンチマークジェネレータ
• Authors: Camilo Chacón Sartori, Christian Blum, Filippo Bistaffa,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、抽象的な視覚タスクに取り組む能力がますます高まっている。 VisGraphVarは7つのタスクカテゴリのグラフ画像を生成することができる、カスタマイズ可能なベンチマークジェネレータである。 画像の視覚特性の変化(例えばノードのラベル付けやレイアウト)と視覚的不完全さの意図的な含意がモデルの性能に大きく影響することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.597617022056624
• License:
• Abstract: The fast advancement of Large Vision-Language Models (LVLMs) has shown immense potential. These models are increasingly capable of tackling abstract visual tasks. Geometric structures, particularly graphs with their inherent flexibility and complexity, serve as an excellent benchmark for evaluating these models' predictive capabilities. While human observers can readily identify subtle visual details and perform accurate analyses, our investigation reveals that state-of-the-art LVLMs exhibit consistent limitations in specific visual graph scenarios, especially when confronted with stylistic variations. In response to these challenges, we introduce VisGraphVar (Visual Graph Variability), a customizable benchmark generator able to produce graph images for seven distinct task categories (detection, classification, segmentation, pattern recognition, link prediction, reasoning, matching), designed to systematically evaluate the strengths and limitations of individual LVLMs. We use VisGraphVar to produce 990 graph images and evaluate six LVLMs, employing two distinct prompting strategies, namely zero-shot and chain-of-thought. The findings demonstrate that variations in visual attributes of images (e.g., node labeling and layout) and the deliberate inclusion of visual imperfections, such as overlapping nodes, significantly affect model performance. This research emphasizes the importance of a comprehensive evaluation across graph-related tasks, extending beyond reasoning alone. VisGraphVar offers valuable insights to guide the development of more reliable and robust systems capable of performing advanced visual graph analysis.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)の急速な進歩は、大きな可能性を示している。 これらのモデルは、抽象的な視覚的タスクに取り組む能力がますます高まっている。 幾何学的構造、特にその固有の柔軟性と複雑さを持つグラフは、これらのモデルの予測能力を評価するのに優れたベンチマークとなる。 人間の観察者は、微妙な視覚的詳細を容易に識別し、正確な分析を行うことができるが、我々の調査では、最先端のLVLMは特定の視覚グラフのシナリオにおいて、特にスタイル的変動に直面した場合には、一貫した限界を示すことが明らかになっている。 これらの課題に対応するために,VesGraphVar (Visual Graph Variability) は7つの異なるタスクカテゴリ(検出,分類,セグメンテーション,パターン認識,リンク予測,推論,マッチング)に対して,個々のLVLMの強度と限界を体系的に評価可能な,カスタマイズ可能なベンチマーク生成器である。 我々はVisGraphVarを用いて990個のグラフ画像を生成し、6つのLVLMを評価し、ゼロショットとチェーンオブ思考という2つの異なるプロンプト戦略を採用している。 その結果、画像の視覚特性の変化(例えば、ノードのラベル付けやレイアウト)と、重なり合うノードなどの視覚的欠陥の意図的な包含は、モデルの性能に大きな影響を及ぼすことが示された。 本研究は、グラフ関連タスクにおける総合的な評価の重要性を強調し、推論のみを超えて拡張する。 VisGraphVarは、高度なビジュアルグラフ分析を実行することができる信頼性が高く堅牢なシステムの開発をガイドする貴重な洞察を提供する。

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