論文の概要: Analyzing CLIP's Performance Limitations in Multi-Object Scenarios: A Controlled High-Resolution Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19828v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 07:03:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:57:35.786546
• Title: Analyzing CLIP's Performance Limitations in Multi-Object Scenarios: A Controlled High-Resolution Study
• Title（参考訳）: マルチオブジェクトシナリオにおけるCLIPの性能限界の分析:高分解能化研究
• Authors: Reza Abbasi, Ali Nazari, Aminreza Sefid, Mohammadali Banayeeanzade, Mohammad Hossein Rohban, Mahdieh Soleymani Baghshah,
• Abstract要約: コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)モデルは,ゼロショット分類タスクにおいて顕著な性能を示した。 本研究では,制御実験による多目的コンテキストにおけるCLIPの性能限界の包括的解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1667055223489786
• License:
• Abstract: Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) models have demonstrated remarkable performance in zero-shot classification tasks, yet their efficacy in handling complex multi-object scenarios remains challenging. This study presents a comprehensive analysis of CLIP's performance limitations in multi-object contexts through controlled experiments. We introduce two custom datasets, SimCO and CompCO, to evaluate CLIP's image and text encoders in various multi-object configurations. Our findings reveal significant biases in both encoders: the image encoder favors larger objects, while the text encoder prioritizes objects mentioned first in descriptions. We hypothesize these biases originate from CLIP's training process and provide evidence through analyses of the COCO dataset and CLIP's training progression. Additionally, we extend our investigation to Stable Diffusion models, revealing that biases in the CLIP text encoder significantly impact text-to-image generation tasks. Our experiments demonstrate how these biases affect CLIP's performance in image-caption matching and generation tasks, particularly when manipulating object sizes and their order in captions. This work contributes valuable insights into CLIP's behavior in complex visual environments and highlights areas for improvement in future vision-language models.
• Abstract（参考訳）: コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)モデルは、ゼロショット分類タスクにおいて顕著な性能を示したが、複雑な多目的シナリオを扱う上での有効性は依然として困難である。 本研究では,制御実験による多目的コンテキストにおけるCLIPの性能限界の包括的解析を行う。 我々は,CLIPの画像とテキストエンコーダを多目的構成で評価するために,SimCOとCompCOという2つのカスタムデータセットを導入する。 画像エンコーダはより大きなオブジェクトを優先し,テキストエンコーダは最初に記述されたオブジェクトを優先する。 これらのバイアスはCLIPのトレーニングプロセスに由来すると仮定し、COCOデータセットとCLIPのトレーニング進捗の分析を通じて証拠を提供する。 さらに,本研究を安定拡散モデルに拡張し,CLIPテキストエンコーダのバイアスがテキスト・画像生成タスクに大きな影響を及ぼすことを明らかにした。 これらのバイアスが画像キャプションマッチングおよび生成タスクにおけるCLIPのパフォーマンスにどのように影響するかを,特にオブジェクトサイズとキャプションの順序を操作した場合に検証した。 この研究は複雑な視覚環境におけるCLIPの振る舞いに関する貴重な洞察に寄与し、将来の視覚言語モデルを改善するための領域を強調している。

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