論文の概要: CArtBench: Evaluating Vision-Language Models on Chinese Art Understanding, Interpretation, and Authenticity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11632v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 15:44:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.656972
- Title: CArtBench: Evaluating Vision-Language Models on Chinese Art Understanding, Interpretation, and Authenticity
- Title(参考訳): CArtBench:中国美術理解・解釈・正当性に基づく視覚言語モデルの評価
- Abstract要約: CARTBENCHは,中国美術品の視覚言語モデル(VLM)を評価するための,博物館によるベンチマークである。
CARTBENCHは、4つのサブタスクから構成される: 証拠を根拠とした認識と推論のためのCURATORQA、構造化された4つのセクションのエキスパートスタイルの認識のためのCATALOGCAPTION、専門家評価による修正可能な再解釈のためのRE InterPRET、視覚的に類似した条件下での認証の識別のためのCONNOISSEURPAIRS。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 46.5769105684013
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce CARTBENCH, a museum-grounded benchmark for evaluating vision-language models (VLMs) on Chinese artworks beyond short-form recognition and QA. CARTBENCH comprises four subtasks: CURATORQA for evidence-grounded recognition and reasoning, CATALOGCAPTION for structured four-section expert-style appreciation, REINTERPRET for defensible reinterpretation with expert ratings, and CONNOISSEURPAIRS for diagnostic authenticity discrimination under visually similar confounds. CARTBENCH is built by aligning image-bearing Palace Museum objects from Wikidata with authoritative catalog pages, spanning five art categories across multiple dynasties. Across nine representative VLMs, we find that high overall CURATORQA accuracy can mask sharp drops on hard evidence linking and style-to-period inference; long-form appreciation remains far from expert references; and authenticity-oriented diagnostic discrimination stays near chance, underscoring the difficulty of connoisseur-level reasoning for current models.
- Abstract(参考訳): CARTBENCHは,中国美術品の視覚言語モデル(VLM)を,ショートフォーム認識やQAを超えて評価するための,博物館によるベンチマークである。
CARTBENCHは4つのサブタスクから構成されており、エビデンスに基づく認識と推論のためのCURATORQA、構造化された4つのセクションのエキスパートスタイルの認識のためのCATALOGCAPTION、専門家評価による修正可能な再解釈のためのREINTERPRET、視覚的に類似したコンファウンドの診断のためのCONNOISSEURPAIRSである。
CARTBENCHは、Wikidataから画像を持つパレス博物館のオブジェクトを権威あるカタログページと整列させて構築され、複数の王朝にまたがる5つの芸術カテゴリーにまたがる。
9つの代表的VLMにわたって、CURATORQAの精度は、ハードエビデンスとスタイル・ツー・タイムの推論の急激な低下を隠蔽し、ロングフォームな評価は専門家の参照からは程遠いままであり、信頼度指向の識別は、現在のモデルにおけるコンノイザーレベルの推論の難しさを浮き彫りにしている。
関連論文リスト
- JieZi: A Large-Scale Expert-Audited Dataset and Benchmark for Ancient Chinese Character Exegesis [43.26094253985753]
古代漢字エクセゲシス(英語: Ancient Chinese Character Exegesis、ACCE)は、学術的エクセゲシス過程をモデル化した視覚言語による質問応答タスクである。
ACCEは、基本的な文字識別、グリフ・フォーム分析、エクセゲシス(exegesis)、ダイアクロニック進化分析の4つの段階に分けられる。
JieZi-Datasetは、ACCE向けの最初の大規模、専門家によるVQAトレーニングデータセットで、500K以上のQAペアで構成されている。
JieZi-Benchは、人間の専門家によって構築、検証されたエクセゲシスプロセスに沿った評価ベンチマークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-12T07:30:00Z) - CiQi-Agent: Aligning Vision, Tools and Aesthetics in Multimodal Agent for Cultural Reasoning on Chinese Porcelains [57.25643971175172]
我々は,中国産陶磁器のインテリジェント分析を目的としたドメイン固有の陶磁器製造エージェントであるCiQi-Agentを紹介する。
CiQi-Agentはマルチイメージの磁器入力をサポートし、視覚ツールの呼び出しとマルチモーダル検索拡張生成を可能にする。
我々は,29,596個の磁器標本,51,553枚の画像,57,940個の視覚的質問応答対からなる,大規模で専門家による注釈付きデータセットCiQi-VQAを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-30T14:13:47Z) - HanMoVLM: Large Vision-Language Models for Professional Artistic Painting Evaluation [58.199846050357074]
我々は,中国の芸術領域において,大規模視覚言語モデル(VLM)をプロ級絵画評価の専門家に転換する。
我々は、本物のオークショングレードの傑作とAI生成の作品を特徴とする、新しいデータセットHanMo-Benchを紹介する。
提案したHanMoVLMは,このギャップを効果的に橋渡しし,専門家との整合性を高め,中国絵画の質を著しく向上させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-11T14:21:59Z) - DepthCharge: A Domain-Agnostic Framework for Measuring Depth-Dependent Knowledge in Large Language Models [51.56484100374058]
大きな言語モデルは一般的な質問に答えるときに有能に見えるが、ドメイン固有の詳細にプッシュされると失敗することが多い。
3つのイノベーションを通じて知識の深さを測定するドメインに依存しないフレームワークであるDepthChargeを紹介します。
モデルが実際に言及している概念に基づいてフォローアップ質問を生成する適応的探索、権威のある情報源からのオンデマンドの事実検証、あらゆる深さのサンプルサイズが一定である生存統計。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-05T20:49:11Z) - Beyond Accuracy: Evaluating Grounded Visual Evidence in Thinking with Images [34.324634481264034]
我々は、忠実な視覚的推論を評価するために設計されたプロセス検証可能なベンチマークであるViEBenchを提案する。
専門家による視覚的エビデンスを含む200個の高解像度画像を合成し、ViEBenchは難易度でタスクを知覚と推論の次元に分類する。
実験の結果,(1)VLMは無関係な領域に接するにもかかわらず,正しい最終回答を導き出すことができ,(2)正しい証拠を見つけることはできるが,正確な結論に至らなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-14T07:25:15Z) - VQArt-Bench: A semantically rich VQA Benchmark for Art and Cultural Heritage [0.0]
VQArt-Benchは、文化遺産ドメインの大規模なビジュアル質問回答ベンチマークである。
特殊なエージェントが協力して、ニュアンス、検証、言語学的に多様な質問を生成する、新しいマルチエージェントパイプラインを使用して構築されている。
このベンチマークによる14の最先端MLLMの評価は、現在のモデルに重大な制限があることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-14T17:29:52Z) - Accuracy is Not Agreement: Expert-Aligned Evaluation of Crash Narrative Classification Models [2.1797343876622097]
本研究では,Deep Learning(DL)モデルの精度と,クラッシュ物語の分類における専門家合意との関係について検討した。
専門家のラベルや物語に対して5つのDLモデルを評価し、分析を4つの大言語モデル(LLM)に拡張する。
高い精度のモデルでは、人間の専門家との一致度が低い場合が多いが、LSMでは精度が低いにもかかわらず、専門家のアライメントが強い場合が多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-17T16:29:08Z) - Envisioning Beyond the Pixels: Benchmarking Reasoning-Informed Visual Editing [84.16442052968615]
RISEBenchはReasoning-Informed ViSual Editing (RISE)の最初のベンチマークである。
RISEBenchは、時間、因果、空間、論理的推論の4つの主要な推論カテゴリに焦点を当てている。
オープンソースモデルとプロプライエタリモデルの両方を含む,9つの目立った視覚編集モデルを評価する実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-03T17:59:56Z) - Understanding Museum Exhibits using Vision-Language Reasoning [52.35301212718003]
博物館は、様々なエポック、文明、地域の文化遺産や歴史的遺物の保管所として機能している。
ドメイン固有モデルは、インタラクティブなクエリ解決と歴史的洞察を得るために不可欠である。
世界中の展示品に対して,65万枚の画像と2億枚の質問回答ペアの大規模なデータセットを収集し,キュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T10:54:31Z) - A multi-modal vision-language model for generalizable annotation-free pathology localization [38.22221410663355]
臨床画像データから病理を定義するための既存のディープラーニングモデルは、専門家のアノテーションに頼り、オープンな臨床環境での能力を欠いている。
本稿では,AFLOC(Generalization-Free pathology Localization)のための一般化可能な視覚言語モデルを提案する。
AFLOCの中核的な強みは、多段階のセマンティック構造に基づくコントラスト学習であり、医用概念と豊富な画像特徴を整合させ、専門的な画像アノテーションに頼らずに、様々な病態の表現に適応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-04T03:09:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。