面向生成式视觉问答的灵活评价
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文提出了使用基于语义的评估器来评估 VQA 数据集上的无约束开放式回答,通过分析行为和比较包括基于 LLM 的各种评估器的性能,总结了三个关键属性:对齐性、一致性和泛化性,以及对应的数据集 AVE 来进行评估。此外,基于 VQA 评估的独特特点,本文提出了一种经过精心设计的语义灵活 VQA 评估器(SFVE),实验证明了基于模型的 VQA 评估的可行性以及所提出的评估器相对于现有语义评估器具有显著优势。
该研究提出了一种新的视觉问答基准,用于评估文本生成视觉语言模型的能力,并与辨别性视觉语言模型进行比较。研究建议利用标签空间的语义层次结构为细粒度分类任务中的粗略答案提出自动生成的后续问题,以改善评估模型预测的传统自然语言处理和基于语言模型的度量标准。该研究为更精确、有意义的评估奠定基础,促进了视觉语言建模领域的有针对性进展。