論文の概要: Benchmarking Multimodal Models for Fine-Grained Image Analysis: A Comparative Study Across Diverse Visual Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08170v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 14:50:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:29:10.559025
• Title: Benchmarking Multimodal Models for Fine-Grained Image Analysis: A Comparative Study Across Diverse Visual Features
• Title（参考訳）: 細粒度画像解析のためのマルチモーダルモデルのベンチマーク:様々な視覚的特徴の比較研究
• Authors: Evgenii Evstafev,
• Abstract要約: ベンチマークでは、メインオブジェクト、追加オブジェクト、バックグラウンド、詳細、支配的な色、スタイル、視点の7つの重要な視覚的側面に焦点を当てている。 多様なテキストプロンプトから生成された14,580の画像のデータセットを使用して、7つの主要なマルチモーダルモデルの性能を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This article introduces a benchmark designed to evaluate the capabilities of multimodal models in analyzing and interpreting images. The benchmark focuses on seven key visual aspects: main object, additional objects, background, detail, dominant colors, style, and viewpoint. A dataset of 14,580 images, generated from diverse text prompts, was used to assess the performance of seven leading multimodal models. These models were evaluated on their ability to accurately identify and describe each visual aspect, providing insights into their strengths and weaknesses for comprehensive image understanding. The findings of this benchmark have significant implications for the development and selection of multimodal models for various image analysis tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像の解析・解釈におけるマルチモーダルモデルの有効性を評価するためのベンチマークを紹介する。 ベンチマークでは、メインオブジェクト、追加オブジェクト、バックグラウンド、詳細、支配的な色、スタイル、視点の7つの重要な視覚的側面に焦点を当てている。 多様なテキストプロンプトから生成された14,580の画像のデータセットを使用して、7つの主要なマルチモーダルモデルの性能を評価した。 これらのモデルは、それぞれの視覚的側面を正確に識別し、記述する能力に基づいて評価され、包括的画像理解のための強みと弱みに関する洞察を提供する。 このベンチマークの結果は、様々な画像解析タスクのためのマルチモーダルモデルの開発と選択に重要な意味を持つ。

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