論文の概要: Revisiting MLLMs: An In-Depth Analysis of Image Classification Abilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16418v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 00:46:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:53.466321
• Title: Revisiting MLLMs: An In-Depth Analysis of Image Classification Abilities
• Title（参考訳）: MLLMの再検討:画像分類能力の詳細な分析
• Authors: Huan Liu, Lingyu Xiao, Jiangjiang Liu, Xiaofan Li, Ze Feng, Sen Yang, Jingdong Wang,
• Abstract要約: 本稿では、画像分類の詳細な分析により、MLLM(Multimodal Large Language Models)を徹底的に再検討する。 この結果から,最新のMLLMは,複数のデータセット上でCLIPスタイルの視覚言語モデルに適合し,さらに優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.293869275511412
• License:
• Abstract: With the rapid advancement of Multimodal Large Language Models (MLLMs), a variety of benchmarks have been introduced to evaluate their capabilities. While most evaluations have focused on complex tasks such as scientific comprehension and visual reasoning, little attention has been given to assessing their fundamental image classification abilities. In this paper, we address this gap by thoroughly revisiting the MLLMs with an in-depth analysis of image classification. Specifically, building on established datasets, we examine a broad spectrum of scenarios, from general classification tasks (e.g., ImageNet, ObjectNet) to more fine-grained categories such as bird and food classification. Our findings reveal that the most recent MLLMs can match or even outperform CLIP-style vision-language models on several datasets, challenging the previous assumption that MLLMs are bad at image classification \cite{VLMClassifier}. To understand the factors driving this improvement, we conduct an in-depth analysis of the network architecture, data selection, and training recipe used in public MLLMs. Our results attribute this success to advancements in language models and the diversity of training data sources. Based on these observations, we further analyze and attribute the potential reasons to conceptual knowledge transfer and enhanced exposure of target concepts, respectively. We hope our findings will offer valuable insights for future research on MLLMs and their evaluation in image classification tasks.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の急速な進歩により、その能力を評価するために様々なベンチマークが導入されている。 ほとんどの評価は、科学的理解や視覚的推論のような複雑なタスクに焦点を当てているが、その基本的な画像分類能力を評価することにはほとんど注意が払われていない。 本稿では,画像分類の詳細な解析を行い,MLLMを徹底的に再検討することで,このギャップに対処する。 具体的には、確立されたデータセットに基づいて、一般的な分類タスク(例えば、ImageNet、ObjectNet)から、鳥や食物の分類のようなよりきめ細かいカテゴリまで、幅広いシナリオについて検討する。 以上の結果から,最新のMLLMは複数のデータセット上でCLIPスタイルの視覚言語モデルに適合し,さらに優れる可能性が示唆された。 この改善を導く要因を理解するため,公共MLLMにおけるネットワークアーキテクチャ,データ選択,トレーニングレシピの詳細な分析を行う。 この成功は、言語モデルの発展とトレーニングデータソースの多様性に起因する。 本研究は,これらの知見に基づいて,概念的知識伝達と目標概念の露出の増大に対する潜在的な理由を分析・評価する。 我々は,MLLMの今後の研究や画像分類タスクにおける評価に貴重な知見を得られることを願っている。

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