論文の概要: Training-free Uncertainty Guidance for Complex Visual Tasks with MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00705v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 09:20:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.495256
• Title: Training-free Uncertainty Guidance for Complex Visual Tasks with MLLMs
• Title（参考訳）: MLLMを用いた複雑な視覚課題に対する訓練不要不確実性指導
• Authors: Sanghwan Kim, Rui Xiao, Stephan Alaniz, Yongqin Xian, Zeynep Akata,
• Abstract要約: 本稿では,MLLMの本質的不確かさをプロアクティブ誘導信号として用いた学習自由フレームワークを提案する。 応答不確実性によって候補の視覚入力をスコアする統一的なメカニズムを導入し、モデルが最も健全なデータに自律的にフォーカスできるようにする。 本研究は,本質的な不確実性を活用することが,細粒度マルチモーダル性能を高めるための強力で汎用的な戦略であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.64185573373394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) often struggle with fine-grained perception, such as identifying small objects in high-resolution images or finding key moments in long videos. Existing works typically rely on complicated, task-specific fine-tuning, which limits their generalizability and increases model complexity. In this work, we propose an effective, training-free framework that uses an MLLM's intrinsic uncertainty as a proactive guidance signal. Our core insight is that a model's output entropy decreases when presented with relevant visual information. We introduce a unified mechanism that scores candidate visual inputs by response uncertainty, enabling the model to autonomously focus on the most salient data. We apply this simple principle to three complex visual tasks: Visual Search, Long Video Understanding, and Temporal Grounding, allowing off-the-shelf MLLMs to achieve performance competitive with specialized, fine-tuned methods. Our work validates that harnessing intrinsic uncertainty is a powerful, general strategy for enhancing fine-grained multimodal performance.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、高解像度画像中の小さなオブジェクトの識別や、長いビデオのキーモーメントの発見など、微妙な認識に苦しむことが多い。 既存の作業は通常、その一般化可能性を制限する複雑なタスク固有の微調整に依存し、モデルの複雑さを増大させる。 本研究では,MLLMの本質的不確かさをプロアクティブ誘導信号として用いた,効果的なトレーニング不要なフレームワークを提案する。 我々の中核的な洞察は、関連する視覚情報を表示すると、モデルの出力エントロピーが減少するということである。 応答不確実性によって候補の視覚入力をスコアする統一的なメカニズムを導入し、モデルが最も健全なデータに自律的にフォーカスできるようにする。 この単純な原理をビジュアル検索,ロングビデオ理解,テンポラルグラウンドリングという3つの複雑な視覚的タスクに適用することにより,市販のMLLMが特殊で微調整された手法と競合する性能を実現する。 本研究は,本質的な不確実性を活用することが,細粒度マルチモーダル性能を高めるための強力で汎用的な戦略であることを実証する。

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