DetermiNet : Un nouveau jeu de données pour la référence d'objet

Les modèles modernes de grounding visuel arrivent à bien identifier des objets dans des images. Cependant, ils ont du mal à se concentrer sur des objets spécifiques qui sont importants selon des indices linguistiques plus complexes. Dans la vie quotidienne, les gens utilisent souvent des mots appelés déterminants pour désigner des éléments précis, comme "mon" ou "ceux-là." Ces mots aident à clarifier quels objets sont discutés ou combien il y en a. La plupart des ensembles de données existants ne prêtent pas suffisamment attention à ces déterminants, ce qui rend difficile pour les modèles de comprendre pleinement comment référencer correctement les objets.

Pour combler cette lacune, un nouvel ensemble de données appelé DetermiNet a été créé. Il contient 250 000 images fictives et leurs légendes qui se concentrent sur 25 déterminants différents. L'objectif est d'apprendre aux modèles à trouver des objets spécifiques dans ces images en fonction des indices linguistiques fournis. Les modèles de grounding visuel existants ne performent pas bien sur cet ensemble de données, ce qui reflète leurs faiblesses dans des tâches qui nécessitent une référence détaillée et une compréhension des quantités.

#Le Rôle des Déterminants

Les déterminants sont des mots importants en anglais qui donnent un contexte aux noms. Par exemple, dans les phrases "ma pomme" et "ta pomme," les déterminants pointent vers des propriétaires différents. Les phrases "quelques pommes" et "toutes les pommes" indiquent des quantités différentes. Ces détails sont importants pour une communication précise, mais tous les modèles ne les capturent pas. Bien qu'il y ait beaucoup de noms, de verbes et d'adjectifs en anglais, il n'y a qu'environ 50 déterminants, ce qui rend leur utilisation assez unique et complexe.

Un enfant apprend généralement à bien utiliser ces mots vers l'âge de trois ans. Puisque les déterminants sont essentiels dans les phrases, ils sont clairement classés dans les systèmes de traitement du langage. Une approche simple pour utiliser ces mots ne fonctionnera pas bien à cause de leur complexité. Par exemple, le mot "quelques" peut signifier des choses différentes selon le contexte et le nom qu'il décrit. Il en va de même pour les déterminants possessifs comme "mon," qui peuvent changer selon la propriété. Cette complexité souligne le besoin de modèles qui peuvent apprendre ces concepts par la pratique et des ensembles de données appropriés.

Si les modèles pouvaient apprendre à utiliser les déterminants correctement, cela les aiderait à combiner la compréhension linguistique et visuelle de manière plus flexible. Pourtant, beaucoup de modèles actuels ne capturent pas efficacement les nuances des déterminants.

#L'Ensemble de Données DetermiNet

L'ensemble de données DetermiNet sert de référence pour tester combien les modèles actuels peuvent apprendre sur les déterminants. L'ensemble de données consiste en des images montrant deux personnages interagissant autour d'une table remplie d'objets. Les légendes accompagnant chaque image incluent un déterminant suivi d'un nom, et la tâche consiste à identifier les objets qui correspondent à cette description. C'est plus compliqué que de simplement trouver un seul élément ; les modèles doivent comprendre la logique derrière les différents déterminants.

L'ensemble de données contient 250 000 exemples soigneusement construits pour couvrir une gamme de déterminants. Chaque exemple est conçu pour permettre aux modèles de pratiquer l'identification de plusieurs objets dans différentes situations. Puisque l'ensemble de données se concentre uniquement sur la logique derrière les déterminants, les détails visuels des images ne sont pas aussi importants. L'accent est mis sur la capacité des modèles à comprendre et à appliquer le concept de déterminants.

#Importance de la Référence aux Objets

Trouver et quantifier des objets est quelque chose que les gens font tous les jours en utilisant à la fois des indices visuels et linguistiques. Par exemple, lorsque quelqu'un dit, "passe-moi une tasse," il localise d'abord les tasses puis en choisit une en fonction de certains critères, comme la propreté ou l'emplacement. Les modèles d'apprentissage profond actuels peuvent identifier des objets efficacement, mais ils ont des limites quand il s'agit de comprendre un langage plus complexe qui exige qu'ils prennent en compte plusieurs facteurs et contextes.

Contrairement aux modèles simples qui pourraient simplement choisir n'importe quel objet visible, un modèle plus sophistiqué devrait prêter attention aux spécificités de la demande. La tâche dans l'ensemble de données DetermiNet exige que les modèles soient attentifs à la fois au déterminant et au nom qui est référencé. Simplement retourner des instances aléatoires ou toutes les instances du nom ne donnera pas de bons résultats, car la tâche est conçue pour tester la compréhension logique.

#Défis des Modèles Existants

Bien que de nombreux modèles avancés soient excellents pour identifier des objets sur la base de caractéristiques visuelles, ils échouent souvent à saisir les significations et les relations que les déterminants transmettent. Par exemple, des modèles établis comme CLIP et d'autres systèmes de grounding visuel ne se concentrent souvent pas sur les déterminants, ce qui entraîne des malentendus dans les tâches basées sur le langage.

Il y a un besoin d'ensembles de données plus difficiles pour évaluer si ces modèles avancés peuvent efficacement répondre aux besoins de référence du langage naturel. DetermiNet est unique car il teste la capacité à choisir plusieurs objets en fonction des exigences logiques du déterminant, ce qui n'est pas couramment trouvé dans d'autres ensembles de données.

#Construction de l'Ensemble de Données

L'ensemble de données DetermiNet a été créé à l'aide d'un système spécialement conçu dans un environnement logiciel connu sous le nom de Unity. Les images et les phrases ont été générées selon des règles spécifiques qui tiennent compte de la façon dont les déterminants fonctionnent. Cette approche de génération de données permet des ajustements et des variations faciles, testant les limites de la manière dont les modèles peuvent apprendre sur les déterminants.

Au total, l'ensemble de données couvre quatre types principaux de déterminants : Articles, Possessifs, Démonstratifs et Quantificateurs. L'ensemble de données a été généré pour assurer une couverture complète et une large gamme de contextes dans lesquels ces déterminants sont utilisés.

#Évaluation des Modèles

Pour évaluer combien les modèles actuels gèrent les tâches de l'ensemble de données DetermiNet, différents modèles ont été testés. Un modèle simple a sélectionné des boîtes englobantes au hasard, soulignant à quel point il a mal performé. En revanche, un modèle plus sophistiqué qui a été entraîné spécifiquement pour cette tâche a mieux performé, démontrant l'importance de la compréhension contextuelle.

Les modèles à la pointe de la technologie qui ont été ajustés pour l'ensemble de données ont également montré des résultats modérés. Cela suggère que bien que ces modèles puissent identifier des objets, apprendre les nuances de référence à plusieurs objets en fonction des indices linguistiques reste un défi important.

#Apprentissage à Partir des Données

Pour déterminer combien de données sont nécessaires pour que les modèles apprennent efficacement, différentes expériences d'entraînement ont été menées. Les modèles ont été testés avec de plus petits sous-ensembles de l'ensemble de données pour voir comment ils pouvaient saisir le concept de déterminants. Les résultats indiquaient que même les modèles très entraînés avaient besoin d'un grand ensemble de données pour bien performer.

Fait intéressant, même lorsque les modèles étaient pré-entraînés sur d'autres tâches, ils avaient du mal à appliquer ces connaissances à la tâche spécifique des déterminants. Cela met en lumière la nature complexe des déterminants et suggère que les modèles pourraient nécessiter un entraînement encore plus spécialisé pour améliorer leur compréhension.

#Application dans le Monde Réel et Directions Futures

Pour examiner si les concepts appris pouvaient s'appliquer dans des contextes du monde réel, un plus petit ensemble de données d'images réelles a été utilisé pour tester les modèles. Les résultats ont montré que, bien que certains modèles pouvaient généraliser leur compréhension des déterminants à des images réelles, ils rencontraient toujours des défis, notamment pour identifier des objets spécifiques selon le déterminant.

Pour aller de l'avant, le travail futur pourrait se concentrer sur l'élargissement des types de déterminants inclus dans l'ensemble de données, comme les déterminants comparatifs et les déterminants wh. Il y a aussi un potentiel d'intégration des structures sémantiques apprises dans d'autres applications comme la légende et les tâches de questions-réponses.

#Conclusion

DetermiNet représente une étape importante pour comprendre comment les modèles peuvent apprendre à référencer et quantifier des objets sur la base du langage. L'ensemble de données met en lumière les complexités des déterminants et leur rôle significatif pour permettre une communication efficace. Bien que les modèles actuels montrent du potentiel, il reste encore de nombreux défis à relever avant qu'ils ne puissent pleinement saisir la logique derrière les indices linguistiques dans des tâches visuelles. Les résultats soulignent l'importance d'un entraînement approfondi et d'ensembles de données dédiés pour repousser les limites de ce que les modèles peuvent accomplir dans les tâches de grounding visuel.