論文の概要: SPARC: Score Prompting and Adaptive Fusion for Zero-Shot Multi-Label Recognition in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16911v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 07:15:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:54:03.332471
• Title: SPARC: Score Prompting and Adaptive Fusion for Zero-Shot Multi-Label Recognition in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: SPARC:視覚言語モデルにおけるゼロショットマルチラベル認識のためのスコアプロンプトと適応融合
• Authors: Kevin Miller, Samarth Mishra, Aditya Gangrade, Kate Saenko, Venkatesh Saligrama,
• Abstract要約: Zero-shot Multi-label Recognition (MLR) with Vision-Language Models (VLMs) は、トレーニングデータ、モデルチューニング、アーキテクチャの変更なしに重要な課題に直面している。 我々の研究は、VLMをブラックボックスとして扱い、トレーニングデータや地上の真実を使わずにスコアを活用する新しいソリューションを提案する。 これらのプロンプトスコアの分析により、VLMバイアスとAND'/OR信号の曖昧さが明らかになり、特に、最高スコアは2番目に高いスコアに比べて驚くほど低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.40683913645731
• License:
• Abstract: Zero-shot multi-label recognition (MLR) with Vision-Language Models (VLMs) faces significant challenges without training data, model tuning, or architectural modifications. Existing approaches require prompt tuning or architectural adaptations, limiting zero-shot applicability. Our work proposes a novel solution treating VLMs as black boxes, leveraging scores without training data or ground truth. Using large language model insights on object co-occurrence, we introduce compound prompts grounded in realistic object combinations. Analysis of these prompt scores reveals VLM biases and ``AND''/``OR'' signal ambiguities, notably that maximum compound scores are surprisingly suboptimal compared to second-highest scores. We address these through a debiasing and score-fusion algorithm that corrects image bias and clarifies VLM response behaviors. Our method enhances other zero-shot approaches, consistently improving their results. Experiments show superior mean Average Precision (mAP) compared to methods requiring training data, achieved through refined object ranking for robust zero-shot MLR.
• Abstract（参考訳）: Zero-shot Multi-label Recognition (MLR) with Vision-Language Models (VLMs) は、トレーニングデータ、モデルチューニング、アーキテクチャの変更なしに重要な課題に直面している。 既存のアプローチでは、即時チューニングやアーキテクチャ適応が必要で、ゼロショット適用性に制限がある。 我々の研究は、VLMをブラックボックスとして扱い、トレーニングデータや地上の真実を使わずにスコアを活用する新しいソリューションを提案する。 オブジェクト共起に関する大規模言語モデル洞察を用いて、現実的なオブジェクトの組み合わせを基礎とした複合プロンプトを導入する。 これらのプロンプトスコアの分析は、VLMバイアスと `AND''/``OR'' 信号のあいまいさを明らかにし、特に、最大合成スコアは2番目に高いスコアに比べて驚くほど最適である。 画像バイアスを補正し,VLM応答挙動を解明するデバイアス・スコア融合アルゴリズムにより,これらに対処する。 我々の手法は、他のゼロショットアプローチを強化し、その結果を一貫して改善する。 実験では、堅牢なゼロショットMLRのための洗練されたオブジェクトランク付けによって達成される訓練データを必要とする手法と比較して平均平均精度(mAP)が優れていることが示された。

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