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评估 VLMs 用于基于分数的、多探针注释三维物体
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种方法来边际化通过VLM查询变化的任何因素，利用采样响应的VLM分数。我们展示了这种概率整合可以在摘要中胜过语言模型，避免了在响应之间存在对比细节时的幻觉。此外，我们展示了聚合注释对于Prompt-Chaining是有用的；它们有助于改进下游VLM的预测，例如当在提示中将对象类型指定为辅助输入时，提高了对物体材料的预测质量。利用这些评估，我们展示了VLM可以在大规模Objaverse数据集上接近人工验证的类型和材料注释的质量，而无需额外的训练或上下文学习。
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关键要点
- 提出了一种方法来边际化通过VLM查询变化的因素，利用采样响应的VLM分数。
- 这种概率整合在摘要中胜过语言模型，避免了对比细节时的幻觉。
- 聚合注释对于Prompt-Chaining是有用的，能改进下游VLM的预测。
- 在提示中将对象类型指定为辅助输入时，提高了对物体材料的预测质量。
- VLM在大规模Objaverse数据集上接近人工验证的类型和材料注释的质量，无需额外的训练或上下文学习。
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