論文の概要: Fine-Grained Vision-Language Modeling for Multimodal Training Assistants in Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05515v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 22:29:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.43149
• Title: Fine-Grained Vision-Language Modeling for Multimodal Training Assistants in Augmented Reality
• Title（参考訳）: 拡張現実におけるマルチモーダル・トレーニング・アシスタントのためのファイングラインド・ビジョン・ランゲージ・モデリング
• Authors: Haochen Huang, Jiahuan Pei, Mohammad Aliannejadi, Xin Sun, Moonisa Ahsan, Pablo Cesar, Chuang Yu, Zhaochun Ren, Junxiao Wang,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、マルチモーダル環境におけるAIによるスマートアシスタントの解釈と推論を可能にするために不可欠である。 私たちの研究は、特に視覚障害者や視覚障害者がAIによる学習機会を平等に利用できるようにするための幅広い社会的意味を持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.6701800159627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) are essential for enabling AI-powered smart assistants to interpret and reason in multimodal environments. However, their application in augmented reality (AR) training remains largely unexplored. In this work, we introduce a comprehensive dataset tailored for AR training, featuring systematized vision-language tasks, and evaluate nine state-of-the-art VLMs on it. Our results reveal that even advanced models, including GPT-4o, struggle with fine-grained assembly tasks, achieving a maximum F1 score of just 40.54% on state detection. These findings highlight the demand for enhanced datasets, benchmarks, and further research to improve fine-grained vision-language alignment. Beyond technical contributions, our work has broader social implications, particularly in empowering blind and visually impaired users with equitable access to AI-driven learning opportunities. We provide all related resources, including the dataset, source code, and evaluation results, to support the research community.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、マルチモーダル環境におけるAIによるスマートアシスタントの解釈と推論を可能にするために不可欠である。 しかし、拡張現実(AR)トレーニングへの応用については、まだほとんど未検討である。 本研究では、ARトレーニングに適した総合データセットを導入し、システム化された視覚言語タスクを特徴とし、その上で9つの最先端VLMを評価する。 その結果, GPT-4oを含む高度なモデルでさえ, きめ細かな組立作業に苦慮し, 状態検出におけるF1スコアは40.54%であった。 これらの調査結果は、強化されたデータセット、ベンチマーク、さらに詳細な視覚言語アライメントを改善するための研究の必要性を浮き彫りにしている。 技術的貢献以外にも、私たちの研究はより広い社会的意味を持ち、特に視覚障害者の視覚障害者にAIによる学習機会を平等に利用できるようにしている。 研究コミュニティを支援するために,データセット,ソースコード,評価結果など,関連するすべてのリソースを提供する。

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