論文の概要: Probing Visual Language Priors in VLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00569v3
• Date: Tue, 18 Feb 2025 02:37:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 10:42:29.170592
• Title: Probing Visual Language Priors in VLMs
• Title（参考訳）: VLMでビジュアル言語を優先する
• Authors: Tiange Luo, Ang Cao, Gunhee Lee, Justin Johnson, Honglak Lee,
• Abstract要約: 我々は,意図的に分布外画像を特徴付けるベンチマークであるViLPを紹介した。 ViLPの各質問には、3つの潜在的な答えと3つの対応するイメージが結合される。 本稿では,モデルが新たなVQAデータを生成し,ピクセルレベルおよびセマンティックな汚職を適用して,自己学習のための「良いバッド」画像ペアを生成する自己改善フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.016683265437536
• License:
• Abstract: Despite recent advances in Vision-Language Models (VLMs), they may over-rely on visual language priors existing in their training data rather than true visual reasoning. To investigate this, we introduce ViLP, a benchmark featuring deliberately out-of-distribution images synthesized via image generation models and out-of-distribution Q&A pairs. Each question in ViLP is coupled with three potential answers and three corresponding images: one that can be resolved by text priors alone and two that demand visual reasoning. Although, humans achieve near-perfect accuracy, modern VLMs falter; for instance, GPT-4 achieves only 66.17% on ViLP. To alleviate this, we propose a self-improving framework in which models generate new VQA data, then apply pixel-level and semantic corruptions to form "good-bad" image pairs for self-training. Our training objectives compel VLMs to focus more on the actual visual inputs, and we demonstrate their effectiveness in boosting the performance of open-source VLMs, including LLaVA-v1.5 and Cambrian.
• Abstract（参考訳）: 近年のVLM(Vision-Language Models)の進歩にもかかわらず、真の視覚的推論ではなく、トレーニングデータに存在する視覚言語に重きを置いている可能性がある。 そこで本研究では,画像生成モデルと分配外Q&Aペアを用いて意図的に生成した分布外画像を特徴付けるベンチマークであるViLPを紹介する。 ViLPの各質問には、3つの潜在的な答えと3つの対応するイメージが組み合わされている。 ヒトはほぼ完全な精度を達成しているが、現代のVLMは、例えば、GPT-4はVLPで66.17%しか達成していない。 そこで本研究では,モデルが新たなVQAデータを生成する自己改善フレームワークを提案する。 LLaVA-v1.5 や Cambrian など,オープンソースの VLM の性能向上に有効であることを示す。

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