Fine-Grained Visual Concept Recognition in Large Vision Language Models

Concepts de base

Large Vision-Language Models struggle with fine-grained visual categorization due to a modality gap, hindering accurate attribute generation.

Résumé

• Recent LVLMs excel in image-grounded explanations but fail in fine-grained visual categorization.
• Proposed FINER benchmark aims to evaluate LVLMs' fine-grained comprehension and explainability.
• Modality gap hinders LVLMs from leveraging textual knowledge for accurate classification.
• Instruction-tuning with attribute generation improves LVLMs' performance in FGVC tasks.

Stats

最新のLVLMは、画像に基づいた説明で優れていますが、細かい視覚的分類で失敗しています。
提案されたFINERベンチマークは、LVLMの細かい理解と説明可能性を評価することを目的としています。
モダリティギャップがLVLMを阻害し、正確な分類のためのテキスト知識を活用することができません。
属性生成付きの指示チューニングは、LVLMのFGVCタスクでのパフォーマンスを向上させます。

Citations

Idées clés tirées de

Finer

by Jeonghwan Ki... à arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16315.pdf

Questions plus approfondies

画像に基づく説明では優れているが、細かい視覚的分類で失敗する理由は何ですか？

この研究では、LVLM（Large Vision-Language Models）が画像に基づく説明を生成する能力は高い一方で、細かい視覚的分類（FGVC）で失敗する理由を探求しています。主な理由の1つは、LVLM内部のモダリティギャップです。モダリティギャップとは、LVLMがテキストと画像の情報を異なる方法で処理し、それらの間に不均衡や食い違いが生じる現象を指します。具体的には、LVLMは画像から得られた詳細な属性や特徴よりも抽象的な概念や意味論に焦点を当てる傾向があります。そのため、細かいカテゴリーまでの正確な分類や詳細な属性生成において困難が生じる可能性があります。

モダリティギャップを埋める方法はありますか？

モダリティギャップを埋める方法として考えられるアプローチには以下のようなものがあります：

共同学習: LVLM内部で画像とテキスト情報を統合した共同学習アルゴリズムを導入することで、両者間の関連性や相互作用を強化しモデル全体のパフォーマンス向上を図る。
外部知識利用: Webから取得した外部知識やメタ情報（例：Wikipedia文書から抽出された属性）を活用してイメージングレインドされた属性セットまたはコンセプトラベル生成時に参照させることで精度向上。
Fine-tuning戦略: ATTRSEEKパイプライン等新しいPrompting技術導入し、「見えてきた」物理的属性先行型fine-tuning手法採用して模索中心型fine-grained classification改善。
これらのアプローチや他の革新的手法導入によってLVLM内部のモダリティギャップ克服し，精密・多様なビジュアルコンセプト認識能力向上可能性あろう。