Fugu-MT 論文翻訳(概要): InspectVLM: Unified in Theory, Unreliable in Practice

論文の概要: InspectVLM: Unified in Theory, Unreliable in Practice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01921v1
Date: Sun, 03 Aug 2025 21:09:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.119575
Title: InspectVLM: Unified in Theory, Unreliable in Practice
Title（参考訳）: InspectVLM: 理論で統一され、実践では信頼できない
Authors: Conor Wallace, Isaac Corley, Jonathan Lwowski,
Abstract要約: 統一視覚言語モデル(VLM)は、単一の言語駆動インタフェース内で複数の視覚タスクをフレキシブルにすることで、コンピュータビジョンパイプラインの合理化を約束する。 InspectMMをトレーニングしたFlorence-2ベースのVLMであるInspectVLMを用いて,この統一パラダイムの有効性を批判的に評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Unified vision-language models (VLMs) promise to streamline computer vision pipelines by reframing multiple visual tasks such as classification, detection, and keypoint localization within a single language-driven interface. This architecture is particularly appealing in industrial inspection, where managing disjoint task-specific models introduces complexity, inefficiency, and maintenance overhead. In this paper, we critically evaluate the viability of this unified paradigm using InspectVLM, a Florence-2-based VLM trained on InspectMM, our new large-scale multimodal, multitask inspection dataset. While InspectVLM performs competitively on image-level classification and structured keypoint tasks, we find that it fails to match traditional ResNet-based models in core inspection metrics. Notably, the model exhibits brittle behavior under low prompt variability, produces degenerate outputs for fine-grained object detection, and frequently defaults to memorized language responses regardless of visual input. Our findings suggest that while language-driven unification offers conceptual elegance, current VLMs lack the visual grounding and robustness necessary for deployment in precision critical industrial inspections.
Abstract（参考訳）: 統一視覚言語モデル(VLM)は、単一の言語駆動インタフェース内での分類、検出、キーポイントのローカライゼーションといった複数の視覚的タスクをフレキシブルにすることで、コンピュータビジョンパイプラインの合理化を約束する。このアーキテクチャは特に産業検査において魅力的であり、不連続なタスク固有のモデルを管理することは複雑さ、非効率性、メンテナンスのオーバーヘッドをもたらす。本稿では,新しい大規模マルチモーダルマルチタスク検査データセットであるInspectMMをトレーニングしたFlorence-2ベースのVLMであるInspectVLMを用いて,この統一パラダイムの有効性を批判的に評価する。 InspectVLMは画像レベルの分類と構造化キーポイントタスクで競合的に機能するが、コアインスペクションメトリクスにおいて従来のResNetベースのモデルと一致しない。特に、低速変動下での脆性挙動を示し、細粒度物体検出のための縮退出力を生成し、視覚的入力に関係なく、しばしば記憶された言語応答にデフォルトを与える。以上の結果から,言語駆動統合は概念的エレガンスを提供するが,現状のVLMでは,精密産業検査の実施に必要な視覚的基盤や頑健さが欠如していることが示唆された。

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