論文の概要: u-LLaVA: Unifying Multi-Modal Tasks via Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05348v3
• Date: Sun, 10 Mar 2024 04:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 15:31:22.043692
• Title: u-LLaVA: Unifying Multi-Modal Tasks via Large Language Model
• Title（参考訳）: u-LLaVA:大規模言語モデルによるマルチモーダルタスクの統合
• Authors: Jinjin Xu, Liwu Xu, Yuzhe Yang, Xiang Li, Fanyi Wang, Yanchun Xie, Yi-Jie Huang, Yaqian Li
• Abstract要約: u-LLaVAは、MLLMの知覚能力を改善するためにピクセル、地域、グローバル機能を統合する革新的な統合マルチタスクフレームワークである。 この研究は、277Kサンプルからなるマスクベースの新しいマルチタスクデータセットに貢献し、MLLMの微粒化知覚能力に挑戦し評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.100947750831885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in multi-modal large language models (MLLMs) have led to substantial improvements in visual understanding, primarily driven by sophisticated modality alignment strategies. However, predominant approaches prioritize global or regional comprehension, with less focus on fine-grained, pixel-level tasks. To address this gap, we introduce u-LLaVA, an innovative unifying multi-task framework that integrates pixel, regional, and global features to refine the perceptual faculties of MLLMs. We commence by leveraging an efficient modality alignment approach, harnessing both image and video datasets to bolster the model's foundational understanding across diverse visual contexts. Subsequently, a joint instruction tuning method with task-specific projectors and decoders for end-to-end downstream training is presented. Furthermore, this work contributes a novel mask-based multi-task dataset comprising 277K samples, crafted to challenge and assess the fine-grained perception capabilities of MLLMs. The overall framework is simple, effective, and achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks. We also make our model, data, and code publicly accessible at https://github.com/OPPOMKLab/u-LLaVA.
• Abstract（参考訳）: 近年のMLLM(Multi-modal large language model)の進歩により、視覚的理解が大幅に改善され、主に高度なモダリティアライメント戦略が推進されている。 しかし、主要なアプローチは、細粒度でピクセルレベルのタスクよりも、グローバルまたは地域的な理解を優先する。 このギャップに対処するため,我々は,MLLMの知覚能力を改善するために,画素,地域,グローバル機能を統合する,革新的な統合マルチタスクフレームワークであるu-LLaVAを紹介した。 我々は、効率的なモダリティアライメントアプローチを活用し、画像とビデオの両方のデータセットを活用して、さまざまな視覚的コンテキストにおけるモデルの基本的な理解を促進する。 その後、タスク固有のプロジェクタとデコーダを併用して、エンドツーエンドのダウンストリームトレーニングを行う。 さらに,この研究は,MLLMの微粒化知覚能力に挑戦し,評価するための277Kサンプルからなる新しいマスクベースのマルチタスクデータセットを提供する。 全体的なフレームワークはシンプルで効果的で、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。 また、モデル、データ、コードをhttps://github.com/OPPOMKLab/u-LLaVA.comで公開しています。

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