論文の概要: Retrieval-Based Interleaved Visual Chain-of-Thought in Real-World Driving Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04671v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 17:09:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 14:46:26.586227
• Title: Retrieval-Based Interleaved Visual Chain-of-Thought in Real-World Driving Scenarios
• Title（参考訳）: 現実の運転シナリオにおける検索型インターリーブ型視覚連鎖
• Authors: Charles Corbière, Simon Roburin, Syrielle Montariol, Antoine Bosselut, Alexandre Alahi,
• Abstract要約: RIV-CoT(Retrieval-based Interleaved Visual Chain-of-Thought法)を提案する。 実験の結果, RIV-CoTの解答精度は3.1%向上し, バニラCoTの解答精度は4.6%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.00444996464662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While chain-of-thought (CoT) prompting improves reasoning in large language models, its effectiveness in vision-language models (VLMs) remains limited due to over-reliance on textual cues and memorized knowledge. To investigate the visual reasoning capabilities of VLMs in complex real-world scenarios, we introduce DrivingVQA, a visual question answering dataset derived from driving theory exams, which contains 3,931 multiple-choice problems with expert-written explanations and grounded entities relevant to the reasoning process. Leveraging this dataset, we propose RIV-CoT, a Retrieval-Based Interleaved Visual Chain-of-Thought method that enables VLMs to reason using visual crops corresponding to these relevant entities. Our experiments demonstrate that RIV-CoT improves answer accuracy by 3.1% and reasoning accuracy by 4.6% over vanilla CoT prompting. Furthermore, we demonstrate that our method effectively scales to the larger A-OKVQA reasoning dataset by leveraging automatically generated pseudo-labels, outperforming CoT prompting.
• Abstract（参考訳）: チェーン・オブ・シント(CoT)は大きな言語モデルにおける推論を改善するが、その視覚言語モデル(VLM)の有効性は、テキストの手がかりや記憶された知識への過度な依存のために制限されている。 実世界の複雑なシナリオにおけるVLMの視覚的推論能力を調べるために,運転理論試験から得られた視覚的質問応答データセットであるDrivingVQAを紹介した。 このデータセットを活用することで、VLMがこれらの関連エンティティに対応する視覚的作物を推論できる検索型インターリーブド・ビジュアル・チェーン・オブ・ソート法であるRIV-CoTを提案する。 実験の結果, RIV-CoTの解答精度は3.1%向上し, バニラCoTの解答精度は4.6%向上した。 さらに,提案手法は,自動生成した擬似ラベルを利用して,より大規模なA-OKVQA推論データセットに効果的にスケール可能であることを示す。

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