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Cross-domain Multi-step Thinking: Zero-shot Fine-grained Traffic Sign Recognition in the Wild

Created by
  • Haebom

作者

Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

概要

本論文は、野生環境におけるゼロショット微粒子輸送標識認識(TSR)のパフォーマンスを向上させるために、クロスドメイン多段階事故(CdMT)フレームワークを提案しています。コンテキスト、特徴、差別的な説明を導入することで、LMMのための複数の思考プロセスを設計します。違いを区別することで、LMMのマルチモーダル推論能力を向上させます。 0.89、TT-100K 0.97、札幌0.89、横浜0.85)

Takeaways、Limitations

Takeaways:
ゼロショット微粒子交通標識認識問題に対する効果的な解決策の提示
国間交通標識認識の困難を克服する新しいアプローチを提示
大規模マルチモーダルモデルの多段階推論能力を有効活用
トレーニングデータへの依存性が低く、適用が容易なフレームワーク
さまざまなデータセットで優れたパフォーマンス検証
Limitations:
LMMへの依存度が高く、LMMの性能によっては性能が影響を受ける可能性があります。
さまざまな気候条件や極端な状況(強い日差し、雨、雪など)の性能検証が不十分です。
実際の道路環境の複雑さを完全に反映できない可能性があります。
プロンプトエンジニアリングに依存し、最適なプロンプト設計がパフォーマンスに大きな影響を与えます。
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