Over de Robuustheid van Taalbegeleiding voor Laagniveau Visuele Taken: Bevindingen uit Diepteschatting

On the Robustness of Language Guidance for Low-Level Vision Tasks: Findings from Depth Estimation

April 12, 2024

Auteurs: Agneet Chatterjee, Tejas Gokhale, Chitta Baral, Yezhou Yang

cs.AI

Samenvatting

Recente vooruitgang in monocular diepteschatting is geboekt door natuurlijke taal als aanvullende begeleiding te integreren. Hoewel dit indrukwekkende resultaten oplevert, blijft de impact van de taalprior, met name wat betreft generalisatie en robuustheid, ononderzocht. In dit artikel pakken we deze leemte aan door de impact van deze prior te kwantificeren en introduceren we methoden om de effectiviteit ervan in verschillende situaties te benchmarken. We genereren "laagniveau" zinnen die objectgerichte, driedimensionale ruimtelijke relaties overbrengen, integreren deze als aanvullende taalpriors en evalueren hun downstream impact op diepteschatting. Onze belangrijkste bevinding is dat huidige taalgestuurde diepteschatters optimaal presteren alleen met beschrijvingen op scèneniveau en tegenintuïtief slechter presteren met laagniveau beschrijvingen. Ondanks het benutten van aanvullende gegevens zijn deze methoden niet bestand tegen gerichte adversariële aanvallen en nemen ze in prestaties af bij een toename van distributieverschuiving. Tot slot, om een basis te bieden voor toekomstig onderzoek, identificeren we faalpunten en bieden we inzichten om deze tekortkomingen beter te begrijpen. Met een groeiend aantal methoden die taal gebruiken voor diepteschatting, benadrukken onze bevindingen de kansen en valkuilen die zorgvuldige overweging vereisen voor effectieve inzet in real-world situaties.

English

Recent advances in monocular depth estimation have been made by incorporating natural language as additional guidance. Although yielding impressive results, the impact of the language prior, particularly in terms of generalization and robustness, remains unexplored. In this paper, we address this gap by quantifying the impact of this prior and introduce methods to benchmark its effectiveness across various settings. We generate "low-level" sentences that convey object-centric, three-dimensional spatial relationships, incorporate them as additional language priors and evaluate their downstream impact on depth estimation. Our key finding is that current language-guided depth estimators perform optimally only with scene-level descriptions and counter-intuitively fare worse with low level descriptions. Despite leveraging additional data, these methods are not robust to directed adversarial attacks and decline in performance with an increase in distribution shift. Finally, to provide a foundation for future research, we identify points of failures and offer insights to better understand these shortcomings. With an increasing number of methods using language for depth estimation, our findings highlight the opportunities and pitfalls that require careful consideration for effective deployment in real-world settings