ترجمه فارسی مقاله راهنمای انتخاب مدل چشم انداز برای پاسخ به سؤال بصری در میان وظایف ، حوزه ها و انواع دانش

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Guiding Vision-Language Model Selection for Visual Question-Answering Across Tasks, Domains, and Knowledge Types
عنوان مقاله به فارسی راهنمای انتخاب مدل چشم انداز برای پاسخ به سؤال بصری در میان وظایف ، حوزه ها و انواع دانش
نویسندگان Neelabh Sinha, Vinija Jain, Aman Chadha
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 19
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Artificial Intelligence,Computation and Language,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , هوش مصنوعی , محاسبات و زبان , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 13 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 8 pages + references + 6 pages of Appendix
توضیحات به فارسی ارسال شده 13 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 8 صفحه + منابع + 6 صفحه پیوست
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Visual Question-Answering (VQA) has become a key use-case in several applications to aid user experience, particularly after Vision-Language Models (VLMs) achieving good results in zero-shot inference. But evaluating different VLMs for an application requirement using a standardized framework in practical settings is still challenging. This paper introduces a comprehensive framework for evaluating VLMs tailored to VQA tasks in practical settings. We present a novel dataset derived from established VQA benchmarks, annotated with task types, application domains, and knowledge types, three key practical aspects on which tasks can vary. We also introduce GoEval, a multimodal evaluation metric developed using GPT-4o, achieving a correlation factor of 56.71% with human judgments. Our experiments with ten state-of-the-art VLMs reveals that no single model excelling universally, making appropriate selection a key design decision. Proprietary models such as Gemini-1.5-Pro and GPT-4o-mini generally outperform others, though open-source models like InternVL-2-8B and CogVLM-2-Llama-3-19B demonstrate competitive strengths in specific contexts, while providing additional advantages. This study guides the selection of VLMs based on specific task requirements and resource constraints, and can also be extended to other vision-language tasks.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پاسخ به پرسش بصری (VQA) در چندین برنامه کاربردی برای کمک به تجربه کاربر ، به ویژه پس از مدل های بینایی زبان (VLMS) به نتایج خوبی در استنتاج صفر تبدیل شده است.اما ارزیابی VLM های مختلف برای یک نیاز کاربردی با استفاده از یک چارچوب استاندارد در تنظیمات عملی هنوز چالش برانگیز است.در این مقاله یک چارچوب جامع برای ارزیابی VLM های متناسب با وظایف VQA در تنظیمات عملی ارائه شده است.ما یک مجموعه داده جدید حاصل از معیارهای VQA ایجاد شده ، حاشیه نویسی با انواع کار ، حوزه های کاربردی و انواع دانش ، سه جنبه عملی مهم که در آن کارها متفاوت است ، ارائه می دهیم.ما همچنین Goeval را معرفی می کنیم ، یک معیار ارزیابی چند حالته با استفاده از GPT-4O ، با دستیابی به یک عامل همبستگی 56.71 ٪ با قضاوت های انسانی.آزمایشات ما با ده VLMS پیشرفته نشان می دهد که هیچ مدل واحدی تعالی جهانی ندارد ، و انتخاب مناسب را به عنوان یک تصمیم اصلی طراحی می کند.مدل های اختصاصی مانند Gemini-1.5-Pro ​​و GPT-4O-Mini به طور کلی از دیگران بهتر عمل می کنند ، اگرچه مدل های منبع باز مانند internvl-2-8b و cogvlm-2-llama-3-19b نقاط قوت رقابتی را در زمینه های خاص نشان می دهند ، در حالی که ارائه می دهند.مزایااین مطالعه انتخاب VLM ها را بر اساس الزامات خاص کار و محدودیت های منابع راهنمایی می کند و همچنین می تواند به سایر کارهای بینایی زبان گسترش یابد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.