論文の概要: Improving Fine-grained Visual Understanding in VLMs through Text-Only Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12940v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 14:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:27.653764
• Title: Improving Fine-grained Visual Understanding in VLMs through Text-Only Training
• Title（参考訳）: テキストオンリートレーニングによるVLMのきめ細かい視覚理解の改善
• Authors: Dasol Choi, Guijin Son, Soo Yong Kim, Gio Paik, Seunghyeok Hong,
• Abstract要約: テキストのみの学習を通して視覚言語モデル(VLM)におけるきめ細かい視覚的理解を高める可能性について検討する。 我々は2つの異なる領域、細粒度の種分類と文化的な視覚的理解タスクについて包括的な実験を行った。 その結果,テキストのみのトレーニングは従来の画像テキスト学習に匹敵するが,計算コストは大幅に削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Visual-Language Models (VLMs) have become a powerful tool for bridging the gap between visual and linguistic understanding. However, the conventional learning approaches for VLMs often suffer from limitations, such as the high resource requirements of collecting and training image-text paired data. Recent research has suggested that language understanding plays a crucial role in the performance of VLMs, potentially indicating that text-only training could be a viable approach. In this work, we investigate the feasibility of enhancing fine-grained visual understanding in VLMs through text-only training. Inspired by how humans develop visual concept understanding, where rich textual descriptions can guide visual recognition, we hypothesize that VLMs can also benefit from leveraging text-based representations to improve their visual recognition abilities. We conduct comprehensive experiments on two distinct domains: fine-grained species classification and cultural visual understanding tasks. Our findings demonstrate that text-only training can be comparable to conventional image-text training while significantly reducing computational costs. This suggests a more efficient and cost-effective pathway for advancing VLM capabilities, particularly valuable in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、視覚的理解と言語的理解のギャップを埋めるための強力なツールとなっている。 しかしながら、VLMの従来の学習手法は、画像とテキストのペアデータを収集し、訓練する際の高いリソース要件のような制限に悩まされることが多い。 近年の研究では、VLMのパフォーマンスにおいて言語理解が重要な役割を担っていることが示唆されており、テキストのみのトレーニングが実行可能なアプローチである可能性が示唆されている。 本研究は,VLMの微細な視覚的理解をテキストのみによる学習で向上する可能性について検討する。 人間が視覚概念を理解する方法に触発されて、リッチなテキスト記述が視覚認識を導くことができるようになり、VLMはテキストベースの表現を活用して視覚認識能力を向上させることができるという仮説を立てた。 我々は2つの異なる領域、細粒度の種分類と文化的な視覚的理解タスクについて包括的な実験を行った。 その結果,テキストのみのトレーニングは従来の画像テキスト学習に匹敵するが,計算コストは大幅に削減できることがわかった。 これは、特に資源制約のある環境では、VLMの能力を向上させるためのより効率的でコスト効率の良い経路であることを示している。

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