VLMの時代におけるオープンセット認識

Core Concepts

VLMはオープンセット条件に脆弱であり、適切な研究が必要である。

Abstract

VLM（Vision-Language Models）はクローズドセット仮定を導入し、オープンセット条件に対して脆弱性を示す。
クラス分類と物体検出の両方でVLMはオープンセットエラーを生じさせる。
ネガティブエンベッディングの効果的な選択や不確実性メジャーの改善が必要。
アプリケーション固有のデータセットにおける研究やオープンセットエラーのコストへの考慮も重要。

Stats

VLM分類器は95%再現率では約半数がオープンセットエラーを生じる。
VLM物体検出器は平均して画像あたり20〜300件のオープンセットエラーを示す。

Quotes

"VLM分類器は高い再現率でパフォーマンスが低下し、VLM検出器は高い精度でパフォーマンスが低下する。"

Key Insights Distilled From

Open-Set Recognition in the Age of Vision-Language Models

by Dimi... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16528.pdf

Deeper Inquiries

どうすればVLMのオープンセット認識性能を向上させることができますか？

VLM（Vision-Language Models）のオープンセット認識性能を向上させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、不確実性メトリクスを適切に活用することが重要です。既存の不確実性メトリクスからより効果的なものを見つけ出し、オープンセットエラーと正解予測を区別するために使用することが必要です。
また、負の埋め込み（negative embeddings）を適切に導入することも有効です。特定の負のクラスや単語を導入して未知データやオープンセットエラーを捉える方法は、モデルパフォーマンス向上に寄与します。ただし、適切な負例やその数、配置方法などが重要であり、これらを最適化する必要があります。
さらに、アプリケーション固有のデータセットでモデルを訓練し直すことも検討すべきアプローチです。一般的なデータセットではカバーされていない条件や問題領域に焦点を当てることで、実世界でより優れたパフォーマンスが得られる可能性があります。

VLM分類器と物体検出器のクローズドセットとオープンセットパフォーマンス間に明確な相関が見られますか

VLM分類器および物体検出器間でクローズドセットおよびオープンセットパフォーマンス間に明確な相関は観察されましたか？
VLM分類器では高い精度（Accuracy）は高いAuPR（Area under the PR curve）と関連しており、「良い分類性能＝良好なオープンセッティング」という相関関係は観察されました。しかし，異なる閾値ポイントでもこの動作は一貫しくではありません．
一方，VLM物体検出器では，高mAP（Mean Average Precision）でも低AuPR結果だったViLD [17]等からこの相関関係は挑戦されています．したがって，物体検出タスクではこの相関性は明確ではありません．

将来的な研究では、どのようなアプローチが最も有望ですか

将来的な研究ではどのようなアプローチが最も有望ですか？
将来的な研究では以下のアプロ―チャートピック：

不確実性メトリクス：新しい不確実性メトリックス開発
負例埋め込み：最適化手法・配置方法・種類等評価
アプリケ―ショニズム：特定領域能力強化
エラーコスト：Open-set errorコスト評価法開発

これら以外でも他多く取り組むべきポイントあろう．