論文の概要: Beyond Accuracy: Metrics that Uncover What Makes a `Good' Visual Descriptor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03542v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 12:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.773667
• Title: Beyond Accuracy: Metrics that Uncover What Makes a `Good' Visual Descriptor
• Title（参考訳）: 正確性を超えて: 'Good' ビジュアル記述子を作るメトリクス
• Authors: Ethan Lin, Linxi Zhao, Atharva Sehgal, Jennifer J. Sun,
• Abstract要約: 我々は,(1)表現能力,(2)VLM事前学習データとの関係の2つの重要な側面に沿って,記述子の品質を体系的に解析する。 表現アライメントと言語理解のアイデアに触発されて,2つのアライメントベースのメトリクスであるGlobal AlignmentとCLIP similarityを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.76296755805531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-based visual descriptors-ranging from simple class names to more descriptive phrases-are widely used in visual concept discovery and image classification with vision-language models (VLMs). Their effectiveness, however, depends on a complex interplay of factors, including semantic clarity, presence in the VLM's pre-training data, and how well the descriptors serve as a meaningful representation space. In this work, we systematically analyze descriptor quality along two key dimensions: (1) representational capacity, and (2) relationship with VLM pre-training data. We evaluate a spectrum of descriptor generation methods, from zero-shot LLM-generated prompts to iteratively refined descriptors. Motivated by ideas from representation alignment and language understanding, we introduce two alignment-based metrics-Global Alignment and CLIP Similarity-that move beyond accuracy. These metrics allow us to shed light on how different descriptor generation strategies interact with foundation model properties, offering insights into ways of studying descriptor effectiveness beyond accuracy evaluations.
• Abstract（参考訳）: テキストベースの視覚記述子は、単純なクラス名からより記述的なフレーズまで、視覚概念の発見や視覚言語モデル(VLM)による画像分類に広く用いられている。 しかし、それらの効果は、意味的明快さ、VLMの事前学習データの存在、記述子がどのように意味のある表現空間として機能するかといった要素の複雑な相互作用に依存する。 本研究では,(1)表現能力,(2)VLM事前学習データとの関係の2つの重要な側面に沿って,記述子の品質を体系的に解析する。 我々は,ゼロショットLCM生成プロンプトから反復的に洗練されたディスクリプタまで,記述子生成手法のスペクトルを評価する。 表現アライメントと言語理解のアイデアに触発されて,2つのアライメントベースのメトリクスであるGlobal AlignmentとCLIP similarityを導入する。 これらの指標により、異なる記述子生成戦略が基礎モデル特性とどのように相互作用するかを明確化し、精度評価以上の記述子の有効性を研究する方法に関する洞察を提供することができる。

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