Benchmarking Multimodal Models for Fine-Grained Image Analysis: A Comparative Study Across Diverse Visual Features

要約

この記事では、画像の分析と解釈におけるマルチモーダル モデルの機能を評価するために設計されたベンチマークを紹介します。
このベンチマークは、メイン オブジェクト、追加オブジェクト、背景、詳細、主要な色、スタイル、視点という 7 つの主要な視覚的側面に焦点を当てています。
さまざまなテキスト プロンプトから生成された 14,580 枚の画像のデータセットを使用して、7 つの主要なマルチモーダル モデルのパフォーマンスが評価されました。
これらのモデルは、各視覚的側面を正確に識別して説明する能力に基づいて評価され、包括的な画像理解のための長所と短所についての洞察が得られます。
このベンチマークの結果は、さまざまな画像解析タスク用のマルチモーダル モデルの開発と選択に重要な意味を持ちます。

要約(オリジナル)

This article introduces a benchmark designed to evaluate the capabilities of multimodal models in analyzing and interpreting images. The benchmark focuses on seven key visual aspects: main object, additional objects, background, detail, dominant colors, style, and viewpoint. A dataset of 14,580 images, generated from diverse text prompts, was used to assess the performance of seven leading multimodal models. These models were evaluated on their ability to accurately identify and describe each visual aspect, providing insights into their strengths and weaknesses for comprehensive image understanding. The findings of this benchmark have significant implications for the development and selection of multimodal models for various image analysis tasks.

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