Can Large Multimodal Models Uncover Deep Semantics Behind Images?

📄 arXiv: 2402.11281v3 📥 PDF

作者: Yixin Yang, Zheng Li, Qingxiu Dong, Heming Xia, Zhifang Sui

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-17 (更新: 2024-06-20)

💡 一句话要点

提出DEEPEVAL基准以评估多模态模型的深层语义理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态模型 深层语义理解 图像描述 DEEPEVAL基准 人工标注数据集 模型评估 社交媒体分析

📋 核心要点

  1. 当前多模态模型在深层语义理解方面存在显著不足，主要集中于表面描述，缺乏系统性研究。
  2. 本文提出DEEPEVAL基准，通过细粒度描述选择、深入标题匹配和深层语义理解三个子任务评估LMM的能力。
  3. 实验结果显示，GPT-4V在深层语义理解上比人类低30%，尽管在图像描述上表现相当。

📝 摘要（中文）

理解图像的深层语义在社交媒体主导的时代至关重要。然而，当前研究主要集中在图像的表面描述，系统性探讨深层语义的研究明显不足。本文提出了DEEPEVAL，一个全面的基准，用于评估大型多模态模型（LMMs）在视觉深层语义方面的能力。DEEPEVAL包含人工标注的数据集和三个渐进子任务：细粒度描述选择、深入标题匹配和深层语义理解。通过DEEPEVAL，我们评估了9个开源LMM和GPT-4V(ision)，结果显示现有LMM在深层语义理解能力上与人类存在显著差距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前多模态模型在深层语义理解方面的不足，现有方法主要局限于表面描述，未能深入探讨图像的内在语义。

核心思路：提出DEEPEVAL基准，通过设计细粒度描述选择、深入标题匹配和深层语义理解三个子任务，系统评估LMM的深层语义理解能力。

技术框架：DEEPEVAL的整体架构包括数据集构建、任务设计和模型评估三个主要模块。数据集由人工标注，任务设计逐步深入，评估则通过对比不同模型的表现来完成。

关键创新：DEEPEVAL基准的提出是本文的核心创新，填补了现有研究在深层语义评估方面的空白，与传统的图像描述方法本质上不同。

关键设计：在任务设计中，细粒度描述选择和深入标题匹配采用了特定的损失函数和评估指标，以确保对深层语义的准确捕捉。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4V在深层语义理解能力上比人类低30%，尽管在图像描述任务中表现相当。这一发现揭示了现有多模态模型在深层语义理解方面的显著不足，为未来的研究指明了方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、图像检索和自动化内容生成等。通过提升多模态模型的深层语义理解能力，可以为用户提供更精准的内容推荐和信息检索服务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Understanding the deep semantics of images is essential in the era dominated by social media. However, current research works primarily on the superficial description of images, revealing a notable deficiency in the systematic investigation of the inherent deep semantics. In this work, we introduce DEEPEVAL, a comprehensive benchmark to assess Large Multimodal Models' (LMMs) capacities of visual deep semantics. DEEPEVAL includes human-annotated dataset and three progressive subtasks: fine-grained description selection, in-depth title matching, and deep semantics understanding. Utilizing DEEPEVAL, we evaluate 9 open-source LMMs and GPT-4V(ision). Our evaluation demonstrates a substantial gap between the deep semantic comprehension capabilities of existing LMMs and humans. For example, GPT-4V is 30% behind humans in understanding deep semantics, even though it achieves human-comparable performance in image description. Further analysis reveals that LMM performance on DEEPEVAL varies according to the specific facets of deep semantics explored, indicating the fundamental challenges remaining in developing LMMs.