論文の概要: Lyrics: Boosting Fine-grained Language-Vision Alignment and Comprehension via Semantic-aware Visual Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05278v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 09:02:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 21:59:50.840681
• Title: Lyrics: Boosting Fine-grained Language-Vision Alignment and Comprehension via Semantic-aware Visual Objects
• Title（参考訳）: 歌詞: セマンティックな視覚オブジェクトによる細粒度言語ビジョンアライメントと理解の促進
• Authors: Junyu Lu, Ruyi Gan, Dixiang Zhang, Xiaojun Wu, Ziwei Wu, Renliang Sun, Jiaxing Zhang, Pingjian Zhang, Yan Song
• Abstract要約: LVLM(Large Vision Language Models)は、様々な視覚言語対話シナリオにおいて、印象的なゼロショット機能を示す。 きめ細かい視覚オブジェクト検出がないことは、画像の詳細を理解するのを妨げ、不可分な視覚幻覚や事実的誤りを引き起こす。 リリックス(Lyrics)は、視覚言語アライメントを微粒なクロスモーダル協調からブートストラップする、新しいマルチモーダル事前学習および微調整パラダイムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.49703374567597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Vision Language Models (LVLMs) have demonstrated impressive zero-shot capabilities in various vision-language dialogue scenarios. However, the absence of fine-grained visual object detection hinders the model from understanding the details of images, leading to irreparable visual hallucinations and factual errors. In this paper, we propose Lyrics, a novel multi-modal pre-training and instruction fine-tuning paradigm that bootstraps vision-language alignment from fine-grained cross-modal collaboration. Building on the foundation of BLIP-2, Lyrics infuses local visual features extracted from a visual refiner that includes image tagging, object detection and semantic segmentation modules into the Querying Transformer, while on the text side, the language inputs equip the boundary boxes and tags derived from the visual refiner. We further introduce a two-stage training scheme, in which the pre-training stage bridges the modality gap through explicit and comprehensive vision-language alignment targets. During the instruction fine-tuning stage, we introduce semantic-aware visual feature extraction, a crucial method that enables the model to extract informative features from concrete visual objects. Our approach achieves strong performance on 13 held-out datasets across various vision-language tasks, and demonstrates promising multi-modal understanding and detailed depiction capabilities in real dialogue scenarios.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision Language Models)は、様々な視覚言語対話シナリオにおいて、印象的なゼロショット機能を示す。 しかし、きめ細かい視覚オブジェクト検出がないことは、画像の詳細を理解するのを妨げ、不可分な視覚幻覚や事実的誤りを引き起こす。 本稿では,細粒度のクロスモーダルコラボレーションから視覚言語アライメントをブートストラップする,新しいマルチモーダル事前学習・指導微調整パラダイムであるslanceを提案する。 BLIP-2の基礎の上に構築されているLyricsは、画像タグ付け、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションモジュールを含むビジュアルリファインダから抽出されたローカルビジュアル特徴をクエリ変換器に注入し、テキスト側では、言語入力がビジュアルリファインダから派生した境界ボックスとタグを装備する。 さらに,前訓練段階が明示的かつ包括的な視覚言語アライメント目標を通してモダリティギャップを橋渡しする2段階のトレーニングスキームについても紹介する。 そこで本研究では,具体的視覚オブジェクトから情報的特徴を抽出するための重要な手法である,意味認識型視覚特徴抽出手法を提案する。 本手法は,様々な視覚言語タスクにまたがる13個のデータセットの強力な性能を実現し,実対話シナリオにおける多モード理解と詳細な描写能力を示す。

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