論文の概要: Towards More Unified In-context Visual Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02520v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 06:02:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 16:39:52.000790
• Title: Towards More Unified In-context Visual Understanding
• Title（参考訳）: より統一されたコンテキスト内視覚理解に向けて
• Authors: Dianmo Sheng, Dongdong Chen, Zhentao Tan, Qiankun Liu, Qi Chu, Jianmin Bao, Tao Gong, Bin Liu, Shengwei Xu, Nenghai Yu
• Abstract要約: マルチモーダル出力を有効にした視覚理解のための新しいICLフレームワークを提案する。 まず、テキストと視覚的プロンプトの両方を量子化し、統一された表現空間に埋め込む。 次にデコーダのみのスパーストランスアーキテクチャを用いて生成モデリングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.03395229184238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has accelerated the emergence of in-context learning (ICL) as a cutting-edge approach in the natural language processing domain. Recently, ICL has been employed in visual understanding tasks, such as semantic segmentation and image captioning, yielding promising results. However, existing visual ICL framework can not enable producing content across multiple modalities, which limits their potential usage scenarios. To address this issue, we present a new ICL framework for visual understanding with multi-modal output enabled. First, we quantize and embed both text and visual prompt into a unified representational space, structured as interleaved in-context sequences. Then a decoder-only sparse transformer architecture is employed to perform generative modeling on them, facilitating in-context learning. Thanks to this design, the model is capable of handling in-context vision understanding tasks with multimodal output in a unified pipeline. Experimental results demonstrate that our model achieves competitive performance compared with specialized models and previous ICL baselines. Overall, our research takes a further step toward unified multimodal in-context learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、自然言語処理領域における最先端アプローチとして、文脈内学習(ICL)の出現を加速させた。 近年、iclはセマンティックセグメンテーションや画像キャプションといった視覚理解タスクに採用され、有望な結果をもたらしている。 しかし、既存のvisual iclフレームワークでは、複数のモードにまたがってコンテンツを生成することはできない。 この問題に対処するために,マルチモーダル出力を有効にした視覚理解のための新しいiclフレームワークを提案する。 まず、テキストと視覚プロンプトの両方を、インターリーブされたインコンテキストシーケンスとして構造化された統一表現空間に量子化し、埋め込む。 次にデコーダのみのスパーストランスアーキテクチャを用いて生成モデリングを行い、コンテキスト内学習を容易にする。 この設計のおかげで、このモデルは統合パイプラインでマルチモーダル出力でコンテキスト内視覚理解タスクを処理できる。 実験の結果, 本モデルは, 特殊モデルおよび以前のiclベースラインと比較して, 性能が向上することが示された。 全体として、本研究はマルチモーダル・イン・コンテキスト学習へのさらなる一歩を踏み出した。

関連論文リスト

• X-Former: Unifying Contrastive and Reconstruction Learning for MLLMs [49.30255148577368]
  X-FormerはCLとMIMの相補的な強度を利用するために設計された軽量トランスフォーマーモジュールである。 X-Formerは、2つの凍結した視覚エンコーダから視覚言語表現学習とマルチモーダル・マルチモーダル生成学習をブートストラップする。 さらに、凍結したLLMから視覚から言語への生成学習をブートストラップし、X-Formerの視覚的特徴をLLMで解釈できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T18:39:54Z)
• Rethinking Visual Prompting for Multimodal Large Language Models with External Knowledge [76.45868419402265]
  マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、膨大な高品質の画像テキストデータセットをトレーニングすることで、大きな進歩を遂げている。 しかし、マスクのような細粒度や空間的に密集した情報をテキストで明示的に伝達することの難しさは、MLLMにとって困難である。 本稿では、特殊な視覚モデルから派生した細粒度の外部知識をMLLMに統合する新しい視覚的プロンプト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T17:43:30Z)
• Explaining Multi-modal Large Language Models by Analyzing their Vision Perception [4.597864989500202]
  本研究では,画像埋め込み成分に着目し,MLLMの解釈可能性を高める新しい手法を提案する。 オープンワールドのローカライゼーションモデルとMLLMを組み合わせることで、同じビジョンの埋め込みからテキストとオブジェクトのローカライゼーション出力を同時に生成できる新しいアーキテクチャを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T14:24:23Z)
• Multi-modal Instruction Tuned LLMs with Fine-grained Visual Perception [63.03288425612792]
  マルチモーダル参照から画素単位のオブジェクト認識と自然言語記述を生成できる汎用MLLMモデルであるbfAnyRefを提案する。 本モデルでは,領域レベルの参照表現生成とセグメンテーションの多様さを含む,複数のベンチマークにおける最先端結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T13:45:46Z)
• Concept-Guided Prompt Learning for Generalization in Vision-Language Models [33.361744437967126]
  視覚言語モデルのための概念ガイド型プロンプト学習を提案する。 Contrastive Language-Image Pretrainingの知識を活用して、ビジュアルコンセプトキャッシュを作成します。 テキスト特徴を洗練させるために,多段階の視覚特徴をテキスト特徴に変換するプロジェクタを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T04:04:47Z)
• Improving In-Context Learning in Diffusion Models with Visual Context-Modulated Prompts [83.03471704115786]
  本研究では,改良型プロンプト拡散(iPromptDiff)を紹介する。 iPromptDiffは、視覚コンテキストを埋め込みベクトルに変換するエンドツーエンドのトレーニングされた視覚エンコーダを統合する。 拡散に基づく視覚基盤モデルにおいて,この視覚的文脈変調テキストガイダンスと標準制御ネット構造を組み込んだ場合,多種多様な学習課題における多目的性と堅牢性を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T14:15:52Z)
• Structure-CLIP: Towards Scene Graph Knowledge to Enhance Multi-modal Structured Representations [70.41385310930846]
  マルチモーダルな構造表現を強化するためのエンドツーエンドフレームワークであるStructure-CLIPを提案する。 シーングラフを用いてセマンティックなネガティブな例の構築をガイドし、その結果、構造化された表現の学習に重点を置いている。 知識エンハンス(KEE)は、SGKを入力として活用し、構造化表現をさらに強化するために提案される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-06T03:57:05Z)
• Contrastive Language-Image Pre-Training with Knowledge Graphs [33.211811772961234]
  本稿では,CLIPモデルに意味情報を注入する知識ベース事前学習フレームワークであるKnowledge-CLIPを提案する。 我々のモデルは、視覚と言語の表現を高い品質で意味的に整合させ、シナリオやモダリティを越えて推論能力を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T09:49:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。