ARMDIL: 多モーダルLLMを用いた画像分類のための適応型ルーター
arXiv cs.AI ・ 2026-08-13
原題: MLLM-Routed Heterogeneous Ensembles for Robust Cross-Dataset Image Classification
AI による要約
ARMDILは、多モーダルLLMを用いて画像を最も適切なビジョンモデルにルーティングするエンサンブル学習法である。ARMDILは、異なるデータセットで学習された多様なビジョンモデルを使用して、画像分類タスクで優れたパフォーマンスを発揮する。実験結果は、ARMDILが異なるビジョンモデルの長所と短所を効果的に利用できることを示している。
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