Static importance scores compress visual evidence into a single ranking, but the value of remaining evidence can change after one cue has been observed. We study this possibility in controlled compositional visual search, where color, shape, and texture evidence can be independently exposed and their conditional marginal utility measured across acquisition states. In a held-out confirmation on 800 scenes, frozen OpenCLIP and SigLIP exhibit robust state-dependent rank reversals that concentrate in candidate-overlap regimes designed to induce ordering changes. The structure persists across two evidence-accumulation constructions and ten equivalent query wordings, but disappears under query-scene derangement. We also ask whether these reversals matter for decisions. In a post-confirmation exploratory matched-first-action analysis, reranking only after the first acquisition yields positive step-2 utility when decisions are selected under one evidence mode, wording, or backbone and evaluated under another. Together, these results show that evidence importance is state-dependent in this controlled setup and that updating an evidence ordering can retain decision-relevant value across evaluator changes. They motivate evaluating vision-language evidence use conditionally rather than through a single static ranking, while providing a measurable target for future adaptive evidence-selection methods.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员