IllusionVQA: A Challenging Optical Illusion Dataset for Vision Language Models

要約

ビジョン言語モデル (VLM) の出現により、研究者は自然言語を使用してニューラル ネットワークの視覚的理解を調査できるようになりました。
VLM は、オブジェクトの分類と検出を超えて、視覚的な理解と常識的な推論が可能です。
これは当然、次のような疑問につながりました。画像自体が本質的に不合理な場合、VLM はどのように対応するのでしょうか?
この目的を達成するために、我々は IllusionVQA を提示します。IllusionVQA は、理解とソフト ローカリゼーションという 2 つの異なる複数選択 VQA タスクにおける VLM の機能をテストするための、挑戦的な目の錯覚と解釈が難しいシーンの多様なデータセットです。
最もパフォーマンスの高い VLM である GPT4V は、理解タスクで 62.99% (4 ショット)、ローカリゼーション タスク (4 ショットおよび思考連鎖) で 49.7% の精度を達成しています。
人間による評価では、人間の理解と位置特定の精度は 91.03% および 100% であることが明らかになりました。
私たちは、コンテキスト内学習 (ICL) と思考連鎖推論が、ローカリゼーション タスクにおける GeminiPro のパフォーマンスを大幅に低下させることを発見しました。
話は変わりますが、VLM の ICL 機能には潜在的な弱点があることがわかりました。VLM は、数ショットの例として正しい答えがコンテキスト ウィンドウ内にある場合でも、目の錯覚を見つけることができません。

要約(オリジナル)

The advent of Vision Language Models (VLM) has allowed researchers to investigate the visual understanding of a neural network using natural language. Beyond object classification and detection, VLMs are capable of visual comprehension and common-sense reasoning. This naturally led to the question: How do VLMs respond when the image itself is inherently unreasonable? To this end, we present IllusionVQA: a diverse dataset of challenging optical illusions and hard-to-interpret scenes to test the capability of VLMs in two distinct multiple-choice VQA tasks – comprehension and soft localization. GPT4V, the best-performing VLM, achieves 62.99% accuracy (4-shot) on the comprehension task and 49.7% on the localization task (4-shot and Chain-of-Thought). Human evaluation reveals that humans achieve 91.03% and 100% accuracy in comprehension and localization. We discover that In-Context Learning (ICL) and Chain-of-Thought reasoning substantially degrade the performance of GeminiPro on the localization task. Tangentially, we discover a potential weakness in the ICL capabilities of VLMs: they fail to locate optical illusions even when the correct answer is in the context window as a few-shot example.

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