論文の概要: UnifiedVisionGPT: Streamlining Vision-Oriented AI through Generalized Multimodal Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10125v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 13:01:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 15:53:12.034433
• Title: UnifiedVisionGPT: Streamlining Vision-Oriented AI through Generalized Multimodal Framework
• Title（参考訳）: UnifiedVisionGPT:汎用マルチモーダルフレームワークによる視覚指向AIの合理化
• Authors: Chris Kelly, Luhui Hu, Cindy Yang, Yu Tian, Deshun Yang, Bang Yang, Zaoshan Huang, Zihao Li, Yuexian Zou
• Abstract要約: UnifiedVisionGPTは、SOTAビジョンモデルの統合と自動化を目的とした新しいフレームワークである。 本稿では,UnifiedVisionGPTのアーキテクチャと機能について概説し,コンピュータビジョンの分野に革命をもたらす可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.01581167257862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the current landscape of artificial intelligence, foundation models serve as the bedrock for advancements in both language and vision domains. OpenAI GPT-4 has emerged as the pinnacle in large language models (LLMs), while the computer vision (CV) domain boasts a plethora of state-of-the-art (SOTA) models such as Meta's SAM and DINO, and YOLOS. However, the financial and computational burdens of training new models from scratch remain a significant barrier to progress. In response to this challenge, we introduce UnifiedVisionGPT, a novel framework designed to consolidate and automate the integration of SOTA vision models, thereby facilitating the development of vision-oriented AI. UnifiedVisionGPT distinguishes itself through four key features: (1) provides a versatile multimodal framework adaptable to a wide range of applications, building upon the strengths of multimodal foundation models; (2) seamlessly integrates various SOTA vision models to create a comprehensive multimodal platform, capitalizing on the best components of each model; (3) prioritizes vision-oriented AI, ensuring a more rapid progression in the CV domain compared to the current trajectory of LLMs; and (4) introduces automation in the selection of SOTA vision models, generating optimal results based on diverse multimodal inputs such as text prompts and images. This paper outlines the architecture and capabilities of UnifiedVisionGPT, demonstrating its potential to revolutionize the field of computer vision through enhanced efficiency, versatility, generalization, and performance. Our implementation, along with the unified multimodal framework and comprehensive dataset, is made publicly available at https://github.com/LHBuilder/SA-Segment-Anything.
• Abstract（参考訳）: 現在の人工知能のランドスケープでは、基盤モデルが言語領域と視覚領域の両方における進歩の基盤となっている。 OpenAI GPT-4は大規模言語モデル(LLM)の頂点として現れ、コンピュータビジョン(CV)ドメインにはMeta's SAMやDINO、YOLOSといった最先端(SOTA)モデルが多数ある。 しかしながら、新しいモデルをスクラッチからトレーニングする金銭的および計算的負担は、進歩への重要な障壁である。 この課題に対して、我々は、SOTAビジョンモデルの統合と自動化を目的として設計された新しいフレームワークであるUnifiedVisionGPTを導入し、ビジョン指向AIの開発を容易にする。 UnifiedVisionGPT distinguishes itself through four key features: (1) provides a versatile multimodal framework adaptable to a wide range of applications, building upon the strengths of multimodal foundation models; (2) seamlessly integrates various SOTA vision models to create a comprehensive multimodal platform, capitalizing on the best components of each model; (3) prioritizes vision-oriented AI, ensuring a more rapid progression in the CV domain compared to the current trajectory of LLMs; and (4) introduces automation in the selection of SOTA vision models, generating optimal results based on diverse multimodal inputs such as text prompts and images. 本稿では,unifiedvisiongptのアーキテクチャと能力について概説し,効率,汎用性,一般化,性能の向上を通じて,コンピュータビジョンの分野に革命をもたらす可能性を示す。 我々の実装は、統合マルチモーダルフレームワークと包括的なデータセットと共に、https://github.com/LHBuilder/SA-Segment-Anythingで公開されています。

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