論文の概要: Exploring Spatial Language Grounding Through Referring Expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04359v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 22:58:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 18:29:32.823834
• Title: Exploring Spatial Language Grounding Through Referring Expressions
• Title（参考訳）: 表現の参照による空間言語接地探索
• Authors: Akshar Tumu, Parisa Kordjamshidi,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)による空間推論評価のためのプラットフォームとして参照表現タスクを提案する。 このプラットフォームは,1)対象検出の曖昧さ,2)より長い文構造と複数の空間関係を持つ複雑な空間表現,3)否定を伴う表現("not")について,空間的理解と接地能力のより深い分析を行う機会を提供する。 本研究は,これらの課題と行動に注目し,研究のギャップと今後の方向性について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.524558622186657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatial Reasoning is an important component of human cognition and is an area in which the latest Vision-language models (VLMs) show signs of difficulty. The current analysis works use image captioning tasks and visual question answering. In this work, we propose using the Referring Expression Comprehension task instead as a platform for the evaluation of spatial reasoning by VLMs. This platform provides the opportunity for a deeper analysis of spatial comprehension and grounding abilities when there is 1) ambiguity in object detection, 2) complex spatial expressions with a longer sentence structure and multiple spatial relations, and 3) expressions with negation ('not'). In our analysis, we use task-specific architectures as well as large VLMs and highlight their strengths and weaknesses in dealing with these specific situations. While all these models face challenges with the task at hand, the relative behaviors depend on the underlying models and the specific categories of spatial semantics (topological, directional, proximal, etc.). Our results highlight these challenges and behaviors and provide insight into research gaps and future directions.
• Abstract（参考訳）: 空間推論は人間の認知の重要な構成要素であり、最新の視覚言語モデル(VLM)が困難を示す領域である。 現在の分析では、画像キャプションタスクと視覚的質問応答が使われている。 本稿では,VLMによる空間的推論評価のためのプラットフォームとして,参照表現理解タスクを提案する。 このプラットフォームは、空間的理解と接地能力をより深く分析する機会を提供する。 1)対象検出の曖昧さ 2)より長い文構造と複数空間関係を持つ複雑な空間表現 3) 否定表現('not')。 分析では、タスク固有のアーキテクチャと大きなVLMを使用し、これらの特定の状況に対処する際の長所と短所を強調します。 これらのモデルは全て、タスクの課題に直面しているが、相対的行動は、基礎となるモデルと空間意味論(トポロジカル、指向性、近位性など)の特定のカテゴリに依存している。 本研究は,これらの課題と行動に注目し,研究のギャップと今後の方向性について考察する。

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