核心概念
GPT-4의 언어 및 시각적 능력을 활용하여 16개의 다양한 벤치마크 데이터셋에서 제로샷 비주얼 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
摘要
이 연구는 GPT-4의 언어 및 시각적 능력을 활용하여 제로샷 비주얼 인식 성능을 평가하였다.
먼저 GPT-4의 언어 능력을 활용하여 카테고리 이름에 대한 상세한 설명을 생성하고, 이를 CLIP 모델과 결합하여 성능을 향상시켰다. 이를 통해 평균 7%의 top-1 정확도 향상을 달성하였다.
또한 GPT-4V의 직접적인 시각 인식 능력을 평가하였다. 실험 결과, GPT-4V는 이미지, 비디오, 포인트 클라우드 데이터셋에서 CLIP 모델과 견줄만한 성능을 보였다. 특히 HMDB-51과 UCF-101 비디오 데이터셋에서 각각 22%와 9% 더 높은 성능을 보였다.
이 연구는 GPT-4의 제로샷 비주얼 인식 능력에 대한 최초의 종합적인 정량적 평가를 제공한다. 향후 연구에 유용한 데이터 포인트와 경험을 제공할 것으로 기대된다.
統計資料
GPT-4 기반 설명을 활용하면 16개 데이터셋 전반에 걸쳐 평균 7%의 top-1 정확도 향상을 달성할 수 있다.
GPT-4V는 HMDB-51과 UCF-101 비디오 데이터셋에서 각각 22%와 9% 더 높은 성능을 보였다.
引述
"The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking." — Albert Einstein