論文の概要: Enhancing the Spatial Awareness Capability of Multi-Modal Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20357v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 02:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 10:35:48.840562
• Title: Enhancing the Spatial Awareness Capability of Multi-Modal Large Language Model
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルの空間認識能力の向上
• Authors: Yongqiang Zhao, Zhenyu Li, Zhi Jin, Feng Zhang, Haiyan Zhao, Chengfeng Dou, Zhengwei Tao, Xinhai Xu, Donghong Liu
• Abstract要約: MLLM(Multi-Modal Large Language Model)は、マルチモーダルデータの受信と推論機能を備えたLarge Language Model (LLM)の拡張である。 本稿では,MLLMを誘導するオブジェクト間のより正確な空間的位置情報を用いて,ユーザ関連の質問に対するより正確な応答を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.86351431223383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Multi-Modal Large Language Model (MLLM) refers to an extension of the Large Language Model (LLM) equipped with the capability to receive and infer multi-modal data. Spatial awareness stands as one of the crucial abilities of MLLM, encompassing diverse skills related to understanding spatial relationships among objects and between objects and the scene area. Industries such as autonomous driving, smart healthcare, robotics, virtual, and augmented reality heavily demand MLLM's spatial awareness capabilities. However, there exists a noticeable gap between the current spatial awareness capabilities of MLLM and the requirements set by human needs. To address this issue, this paper proposes using more precise spatial position information between objects to guide MLLM in providing more accurate responses to user-related inquiries. Specifically, for a particular multi-modal task, we utilize algorithms for acquiring geometric spatial information and scene graphs to obtain relevant geometric spatial information and scene details of objects involved in the query. Subsequently, based on this information, we direct MLLM to address spatial awareness-related queries posed by the user. Extensive experiments were conducted in benchmarks such as MME, MM-Vet, and other multi-modal large language models. The experimental results thoroughly confirm the efficacy of the proposed method in enhancing the spatial awareness tasks and associated tasks of MLLM.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(multi-modal large language model, mllm)は、マルチモーダルデータの受信と推論機能を備えた大規模言語モデル(llm)の拡張である。 空間認識はMLLMの重要な能力の1つであり、物体とシーン領域の間の空間的関係を理解するための多様なスキルを含んでいる。 自動運転、スマートヘルスケア、ロボティクス、バーチャル、拡張現実といった産業はMLLMの空間認識能力を強く要求している。 しかし、MLLMの現在の空間認識能力と、人間の要求によって設定された要件との間には、顕著なギャップがある。 そこで本稿では,MLLMを誘導するオブジェクト間のより正確な空間的位置情報を用いて,ユーザ関連の質問に対するより正確な応答を提供する。 具体的には、特定のマルチモーダルタスクに対して、幾何学的空間情報とシーングラフを取得するアルゴリズムを用いて、関連する幾何学的空間情報とクエリに関連するオブジェクトのシーン詳細を取得する。 そして,この情報に基づいて,ユーザが提示する空間認識関連クエリに,MLLMに対処するよう指示する。 MME、MM-Vet、その他のマルチモーダルな大規模言語モデルなどのベンチマークで大規模な実験を行った。 実験結果は,MLLMの空間認識タスクと関連するタスクの強化における提案手法の有効性を徹底的に検証した。

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