論文の概要: GLaMM: Pixel Grounding Large Multimodal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03356v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 18:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 13:12:59.263197
• Title: GLaMM: Pixel Grounding Large Multimodal Model
• Title（参考訳）: glamm: 大きなマルチモーダルモデルを持つピクセル
• Authors: Hanoona Rasheed, Muhammad Maaz, Sahal Shaji, Abdelrahman Shaker, Salman Khan, Hisham Cholakkal, Rao M. Anwer, Erix Xing, Ming-Hsuan Yang, Fahad S. Khan
• Abstract要約: 対象分割マスクとシームレスに連動する自然言語応答を生成できる最初のモデルであるGrounding LMMを提案する。 GLaMMはテキストとオプションの視覚的プロンプト(関心領域)の両方を入力として受け入れるほど柔軟である。 提案課題は,大規模な自然シーンにおいて,密集した概念を具体化することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.46744649539202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) extend Large Language Models to the vision domain. Initial efforts towards LMMs used holistic images and text prompts to generate ungrounded textual responses. Very recently, region-level LMMs have been used to generate visually grounded responses. However, they are limited to only referring a single object category at a time, require users to specify the regions in inputs, or cannot offer dense pixel-wise object grounding. In this work, we present Grounding LMM (GLaMM), the first model that can generate natural language responses seamlessly intertwined with corresponding object segmentation masks. GLaMM not only grounds objects appearing in the conversations but is flexible enough to accept both textual and optional visual prompts (region of interest) as input. This empowers users to interact with the model at various levels of granularity, both in textual and visual domains. Due to the lack of standard benchmarks for the novel setting of generating visually grounded detailed conversations, we introduce a comprehensive evaluation protocol with our curated grounded conversations. Our proposed Grounded Conversation Generation (GCG) task requires densely grounded concepts in natural scenes at a large-scale. To this end, we propose a densely annotated Grounding-anything Dataset (GranD) using our proposed automated annotation pipeline that encompasses 7.5M unique concepts grounded in a total of 810M regions available with segmentation masks. Besides GCG, GLaMM also performs effectively on several downstream tasks e.g., referring expression segmentation, image and region-level captioning and vision-language conversations. Project Page: https://mbzuai-oryx.github.io/groundingLMM.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、大規模言語モデルを視覚領域に拡張する。 lmmに対する最初の取り組みは、全体像とテキストプロンプトを使用して、根拠のないテキスト応答を生成した。 最近では、視覚的に接地された応答を生成するために、地域レベルのLMMが使われている。 しかし、それらは一度に1つのオブジェクトカテゴリのみを参照すること、入力中の領域を指定すること、あるいは高密度のピクセル単位のオブジェクトグラウンドを提供することができないことに限定されている。 本研究では,対応するオブジェクト分割マスクとシームレスに連動する自然言語応答を生成可能な最初のモデルであるGrounding LMM(GLaMM)を提案する。 GLaMMは会話に現れるオブジェクトを接地するだけでなく、テキストとオプションの視覚的プロンプト(関心領域)の両方を入力として受け入れるほど柔軟である。 これによりユーザは、テキストドメインとビジュアルドメインの両方において、さまざまなレベルの粒度でモデルと対話できるようになる。 視覚的に接地した詳細な会話を生成するための新しい設定のための標準ベンチマークが欠如していることから,我々は,接地会話を包括的に評価するプロトコルを提案する。 提案する接地会話生成(gcg)タスクは,大規模に自然場面における密接な接地概念を必要とする。 そこで本研究では,セグメンテーションマスク付きで利用可能な合計810万の領域を基盤とした7.5万のユニークな概念を含む自動アノテーションパイプラインを用いて,GranD(GranD)を提案する。 gcg以外にも、glammは、表現のセグメンテーション、画像および領域レベルのキャプション、視覚言語会話など、いくつかの下流タスクで効果的に実行する。 プロジェクトページ: https://mbzuai-oryx.github.io/groundingLMM。

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